Останній медичний прорив Google DeepMind запозичив один хитрий трюк у ШІ-генераторів зображень
Значна частина нещодавньої хвилі хайпу навколо штучного інтелекту була зосереджена навколо зачаровуючого цифрового контенту, що генерується на основі простих підказок, а також занепокоєння щодо його здатності знищувати робочу силу і робити зловмисну пропаганду набагато переконливішою. (Весело!) Однак деякі з найбільш перспективних – і потенційно набагато менш зловісних – сфер застосування штучного інтелекту лежать у площині медицини. Нове оновлення програмного забезпечення AlphaFold від Google може призвести до нових проривів у дослідженні та лікуванні хвороб, повідомляє Engadget.
Програмне забезпечення AlphaFold від Google DeepMind та Isomorphic Labs, що також належить Alphabet, вже продемонструвало, що воно може передбачати, як складаються білки, з вражаючою точністю. У ньому каталогізовано приголомшливі 200 мільйонів відомих білків, і Google стверджує, що мільйони дослідників використовували попередні версії, щоб зробити відкриття в таких галузях, як створення вакцин від малярії, лікування раку та розробка ферментів.
Знання форми та структури білка визначає, як він взаємодіє з людським організмом, що дозволяє вченим створювати нові ліки або вдосконалювати вже існуючі. Але нова версія AlphaFold 3 може моделювати й інші важливі молекули, зокрема ДНК. Вона також може скласти схему взаємодії між ліками та хворобами, що може відкрити нові захоплюючі двері для дослідників. Google стверджує, що вона робить це з на 50 відсотків більшою точністю, ніж існуючі моделі.
«AlphaFold 3 виводить нас за межі білків до широкого спектра біомолекул, – написала дослідницька група Google DeepMind у своєму блозі. «Цей стрибок може розблокувати більш трансформаційну науку – від розробки біовідновлюваних матеріалів і більш стійких культур до прискорення розробки ліків і досліджень в області геноміки».
«Як білки реагують на пошкодження ДНК; як вони знаходять і відновлюють їх?» розповів Wired керівник проєкту Google DeepMind Джон Джампер. «Ми можемо почати відповідати на ці питання».
До появи штучного інтелекту вчені могли вивчати структури білків лише за допомогою електронних мікроскопів і складних методів, таких як рентгенівська кристалографія. Машинне навчання спрощує більшу частину цього процесу, використовуючи шаблони, розпізнані під час навчання (часто непомітні для людини та наших стандартних інструментів), для прогнозування форм білків на основі їхніх амінокислот.
Google стверджує, що частина досягнень AlphaFold 3 пов’язана із застосуванням дифузійних моделей до молекулярних прогнозів. Дифузійні моделі є центральними елементами генераторів зображень ШІ, таких як Midjourney, Gemini від Google і DALL-E 3 від OpenAI. Включення цих алгоритмів в AlphaFold «покращує молекулярні структури, які генерує програмне забезпечення», як пояснює Wired. Іншими словами, вона бере утворення, яке виглядає нечітким або розпливчастим, і робить високоосвічені припущення на основі шаблонів з навчальних даних, щоб прояснити його.
«Для нас це великий крок вперед, – сказав генеральний директор Google DeepMind Деміс Хассабіс в інтерв’ю Wired. «Це саме те, що потрібно для пошуку ліків: Ви повинні бачити, як маленька молекула буде зв’язуватися з ліками, наскільки міцно, а також з чим ще вона може зв’язуватися».
AlphaFold 3 використовує кольорову шкалу для позначення рівня впевненості у своєму прогнозі, що дозволяє дослідникам проявляти належну обережність з результатами, які мають меншу ймовірність бути точними. Синій колір означає високу впевненість, червоний – меншу впевненість.
Google робить AlphaFold 3 безплатним для дослідників, які можуть використовувати його для некомерційних досліджень. Однак, на відміну від попередніх версій, компанія не робить проєкт відкритим. Один з відомих дослідників, який створює подібне програмне забезпечення, професор Вашингтонського університету Девід Бейкер, висловив Wired розчарування тим, що Google пішов таким шляхом. Однак він також був вражений можливостями програмного забезпечення. «Ефективність прогнозування структури AlphaFold 3 дуже вражає», – сказав він.
Щодо подальших планів, Google заявляє:
«Isomorphic Labs вже співпрацює з фармацевтичними компаніями, щоб застосувати його для вирішення реальних завдань з розробки ліків і, зрештою, розробити нові методи лікування, які змінять життя пацієнтів».
[🔗Джерело: Gizmochina]
