ИИ предсказывает структуру штамма коронавируса Omicron

Используя два разных алгоритма искусственного интеллекта, предсказывающих структуру белка, ученые-компьютерщики практически почти смогли смоделировать структуру Omicron еще до того, как вариант коронавируса был физически картирован.

Колби Форд, исследователь из Университета Северной Каролины, провел такое уникальное моделирование, используя AlphaFold от DeepMind и RoseTTAFold от Вашингтонского университета, чтобы предсказать структуру белка последнего штамма, ныне доминирующего в текущих случаях COVID-19. «Одна из двух предсказанных Фордом структур оказалась в значительной степени верной: он подсчитал, что положения ее центральных атомов различаются всего на полангстрема, что примерно равно радиусу атома водорода», — впервые сообщил Wired. Форд пришел к своим выводам до того, как ученые смогли полностью изучить реальный образец Omicron под электронным микроскопом и правильно составить карту его структуры. Вариант содержит более 30 изменений шиповидного белка — белка SARS-CoV-2, который распознает клетки-хозяева и является основной мишенью иммунных реакций организма. Хотя модели прогнозирования белка существенно могут помочь ускорить исследования Omicron, доступ к реальному образцу по-прежнему превосходит компьютерные модели. Например, ученые смогли выяснить, что новый штамм связывается с клетками своего хозяина сильнее, чем предыдущие штаммы, чего не могли предсказать модели искусственного интеллекта. «Золотым стандартом всегда будет прямое измерение», — сказал Шрирам Субраманиам, профессор Университета Британской Колумбии, изучавший образцы Omicron. «Если вы строите программы по борьбе с коронавирусом либо другим серьезным заболеванием на миллиард долларов, люди хотят знать, что на самом деле происходит». Тем не менее, перспективы ИИ несомненны. Например, ученые разработали модель искусственного интеллекта, получившую название DarkNPS, которая способна предсказывать химическую структуру психоактивных веществ. Они считают, что это может помочь властям расправиться с новыми наркотиками еще до того, как они будут разработаны или проданы.

Источник: https://www.theregister.com/2022/01/11/ai_in_brief/

17.01.2022