Используя два алгоритма искусственного интеллекта, предсказывающих белковую структуру, ученые смоделировали штамм омикрон еще до того, как он появился на самом деле.
Колби Форд, исследователь из Университета Северной Каролины, провел моделирование с использованием алгоритмов AlphaFold компании DeepMind и RoseTTAFold Вашингтонского университета, чтобы предсказать структуру белка штамма омикрон COVID-19, доминирующего в мире.
“Одна из двух предсказанных структур оказалась практически верной: алгоритм рассчитал, что позиции центральных атомов отличаются примерно незначительно, примерно на радиус атома водорода”, — отмечается в издании Wired.
Исследователи пришли к выводу, что реальный образец омикрона можно было найти с помощью вмешательства исследователей под электронным микроскопом и составить правильную карту его структуры. Вариант содержит более 30 изменений в S-белке, который распознает клетки хозяина и является главной мишенью иммунного ответа организма.
Ученые также разработали модель искусственного интеллекта под названием DarkNPS, способную предсказывать химическую структуру лекарств. Они считают, что это поможет разрабатывать вещества еще до того, как они появятся в лабораториях.
Алгоритм сгенерировал 8,9 млн потенциальных структур лекарств. Учитывая только массу молекулы и данные масс-спектрометрии, алгоритм смог более или менее точно предсказать химическую формулу и их структуру.
