62-летний Дэвид Бейкер из Вашингтонского университета заработал половину денежной премии, а два сотрудника британской компании Google DeepMind, работающей с искусственным интеллектом – 48-летний Демис Хассабис и его еще более молодой коллега Джон Джампер (чей возраст даже не упоминается на официальном сайте Премии) разделят между собой оставшуюся часть.
- Сами по себе задачи у Бейкера и его коллег схожи, – говорит доктор физико-математических наук, заведующий лабораторией квантовой химии Института общей и неорганической химии им. Н.С Курнакова Иван АНАНЬЕВ. – Но подходы у них разные. Если первый использовал классические подходы молекулярного моделирования, в том числе и методов молекулярной механики, по предсказанию структур новых белков, то Хассабис и Джампер – более современные, основанные на искусственном интеллекте.
– Можно поподробнее? В чем же заключается суть вычислительного дизайна Бейкера?
– Эта научная область позволяет компоновать аминокислоты так, чтобы получились устойчивые структуры совершенно новых белков. Причем речь идет о том, чтобы это были применимые на практике трехмерные белки. Чтобы во время использования их, к примеру, в медицине они не разваливались бы при температуре человеческого тела.
– Какие новые белки он в итоге создал?
– Насколько я помню, синтеза абсолютно нового, не существующего в природе протеина не было. Были работы по модификации уже существующих белков, предсказания структур их новых вариантов. Такие белки применяются в фармацевтике, для создания лекарственных препаратов, при обработке пищевых продуктов.
– Перейдем теперь к представителям Google. Чем они отличились?
– Они разработали программу AlphaFold – программу искусственного интеллекта, которая выполняет предсказания структуры белка.
Это делается в помощь тем, кто исследует физико-химические свойства тех или иных молекул. Ученые всегда стремятся разобраться, понять структуру какого-то уже существующего белка, чтобы понять, как с ним будет взаимодействовать лекарство или как он будет вести себя при окружении вирусов. Однако в ряде случаев сделать это бывает очень сложно. Белки – это, как правило, гигантские молекулы с большим количеством атомов. Чем больше в молекуле атомов, тем больше у них теплового движения. Из-за такой нестатичности получать физически и химически обоснованную картину крайне сложно, – там очень маленькая точность. Возникает проблема получения структуры с большей точностью. Для этого надо перебирать большое количество модельных вариантов структур, подставлять их к имеющемуся образцу для поиска единственно верного ответа. Это и делает за человека искусственный интеллект AlphaFold.
