Chan Zuckerberg Biohubi tehisaru ennustab üle miljardi valgu struktuuri

Chan Zuckerberg Biohubi teadlased on loonud tehisarumudeli ESMFold2, mis suudab ennustada enam kui miljardi valgu struktuuri. Avatud lähtekoodiga valguatlas ületab mahult Google DeepMindi seniseid lahendusi sadade miljonite kirjete võrra ning avab uusi võimalusi täppis- ja vähiravimite arendamiseks.

Chan Zuckerberg Biohubi teadlased on teinud läbimurde bioinformaatika valdkonnas, luues tehisarumudelil põhineva valguatlase, mis sisaldab üle miljardi kirje. Uus mudel, nimega ESMFold2, suudab ennustada valkude ruumilist struktuuri enneolematult suures mahus.

ESMFold2 ületab mahult praeguse turuliidri – Google DeepMindi AlphaFold-põhise andmebaasi – sadade miljonite kirjete võrra. See tähendab, et teadlastel on nüüd käepärast märksa laiem valik bioloogilisi struktuure, mida ravimite arendamisel uurida ja kasutada.

Valguatlas on avaldatud avatud lähtekoodiga, mis tähendab, et ülemaailmne teaduskogukond saab sellele vabalt ligi pääseda ja seda oma uurimistöös rakendada. Eelkõige nähakse uuel tööriistal suurt potentsiaali täppismeditsiini ja vähiravimite arenduse kiirendamisel, kuna see võimaldab paremini mõista haiguste molekulaarseid mehhanisme.

Valkude struktuuri ennustamine on bioteaduste üks keerukamaid ülesandeid, sest valkude kolmemõõtmeline kuju määrab nende bioloogilise funktsiooni. Täpne teadmine valkude struktuurist on ravimite disainimisel kriitilise tähtsusega, kuna see võimaldab luua ühendeid, mis seonduvad konkreetsete sihtmärkidega organismi rakkudes.