Generatywna sztuczna inteligencja: nowa nadzieja dla medycyny i biotechnologii

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