Generatywna sztuczna inteligencja: nowa nadzieja dla medycyny i biotechnologii

2023-07-13

strura białka

Obraz pochodzi z Freepik


Generatywna sztuczna inteligencja to technologia, która potrafi tworzyć nowe obrazy, teksty, dźwięki i inne rodzaje danych na podstawie istniejących przykładów. Może być używana do wielu celów, takich jak generowanie sztuki, muzyki, scenariuszy czy dialogów. Ale czy może być również używana do tworzenia nowych struktur białek?

Białka to molekuły, które pełnią kluczowe role w organizmach żywych. Mają różne kształty i funkcje, takie jak katalizowanie reakcji chemicznych, transportowanie substancji, ochrona przed chorobami czy budowanie tkanek. Projektowanie nowych białek może mieć wiele zastosowań w medycynie, biotechnologii czy inżynierii genetycznej. Jednak jest to bardzo trudne i czasochłonne zadanie, ponieważ białka mają złożoną strukturę przestrzenną, która zależy od sekwencji aminokwasów i interakcji między nimi.

Badacze z MIT opracowali narzędzie komputerowe o nazwie FrameDiff, które wykorzystuje generatywne AI do tworzenia nowych struktur białek. FrameDiff działa w oparciu o istniejącą bazę danych białek o znanej strukturze, zwanej Protein Data Bank (PDB). FrameDiff dzieli każde białko z PDB na mniejsze fragmenty, zwane ramkami, i uczy się ich wzorców i zależności. Następnie jest w stanie generować nowe ramki i łączyć je w nowe struktury białek.

Google zmienia swoją politykę prywatności i dodaje do niej nowe zapisy dotyczące zbierania i wykorzystywania informacji publicznie dostępnych w internecie lub pochodzących z innych publicznych źródeł. Jednak zmiana ta budzi wiele wątpliwości i obaw, ponieważ może naruszać prywatność i prawa użytkowników i właścicieli stron internetowych. Aby chronić swoją prywatność i dane, warto sprawdzać ustawienia prywatności, używać trybu incognito lub innej przeglądarki, zabezpieczać swoją stronę internetową przed scrapowaniem danych i śledzić zmiany w polityce prywatności Google i innych firm internetowych.

FrameDiff ma kilka zalet nad tradycyjnymi metodami projektowania białek. Po pierwsze, jest szybszy i tańszy, ponieważ nie wymaga kosztownych symulacji fizycznych ani eksperymentów laboratoryjnych. Po drugie, jest bardziej elastyczny i kreatywny, ponieważ nie ogranicza się do istniejących sekwencji aminokwasów ani struktur białek. Po trzecie, jest bardziej skuteczny i dokładny, ponieważ potrafi wykrywać i poprawiać błędy w generowanych strukturach.

FrameDiff ma duży potencjał do przyspieszenia rozwoju leków i poprawy terapii genowej. Może być używany do projektowania nowych białek o pożądanych właściwościach, takich jak wiązanie się z konkretnymi celami molekularnymi, aktywacja lub hamowanie określonych procesów biologicznych lub dostarczanie leków do określonych komórek lub tkanek. Może również pomóc w rozwiązywaniu problemów związanych z niestabilnością lub toksycznością niektórych białek.

FrameDiff to przykład tego, jak AGI może pomóc w rozwiązywaniu trudnych problemów naukowych i społecznych. Jest to również dowód na to, że generatywna sztuczna inteligencja nie jest tylko narzędziem do zabawy lub imitacji, ale także do innowacji i odkrywania.

Powrót na stronę główną