Суперкомпьютеры и ИИ использовали для решения величайшей проблемы биологии

Результаты этого исследования, опубликованные в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), открывают новые перспективы в изучении белковой биохимии и молекулярной биологии.

Белки, являющиеся основными строительными блоками живых организмов, обладают разнообразными функциями, которые определяются их трехмерной структурой. Одной из самых сложных задач в биологии является предсказание конкретной трехмерной формы белка на основе его аминокислотной последовательности. Проблема фолдинга белков, то есть процесса сворачивания аминокислотных цепочек в определенную трехмерную структуру, долгое время оставалась одной из наиболее сложных для науки.

Используя передовые технологии искусственного интеллекта и мощные суперкомпьютеры, ученые смогли значительно улучшить точность предсказания трехмерной структуры белков. Этот прорыв открывает новые возможности для разработки новых лекарственных препаратов, понимания болезней и создания более эффективных методов лечения на основе молекулярных механизмов в организмах.

Важность точного предсказания структуры белка

Изучение структуры белков является ключевым аспектом в молекулярной биологии, позволяющим понять их функции и взаимодействия в организме. Обычные методы, такие как рентгеновская кристаллография и криоэлектронная микроскопия, имеют свои ограничения, и в этом контексте алгоритмы AlphaFold, основанные на искусственном интеллекте, представляют собой революционный прорыв в предсказании структуры белков по их аминокислотным последовательностям.

Недавно разработанная вычислительная структура APACE значительно упрощает использование AlphaFold2, делая его более доступным и увеличивая скорость предсказаний. Однако одним из ключевых достижений этой модели является ее способность предсказывать конформационное разнообразие белков. Это важно, поскольку белки часто меняют свою форму, выполняя различные функции в клетке.

Использование современных технологий и методов, таких как алгоритмы AlphaFold и вычислительная структура APACE, открывает новые возможности для более глубокого понимания биологических процессов и разработки новых лекарственных препаратов, основанных на молекулярной структуре белков.

APACE - это инновационная технология, которая революционизирует управление данными. Она основана на размещении модели и базы данных AlphaFold2 размером 2,6 терабайта на суперкомпьютере, что обеспечивает легкий доступ нейронных сетей к информации. Кроме того, произведена оптимизация центральных и графических процессоров для эффективного распараллеливания шагов предсказания структуры белка, что требует интенсивного использования GPU.

Для тестирования APACE команда воспользовалась 300 графическими процессорами NVIDIA A100 на суперкомпьютере Delta в NCSA. Это позволило провести более глубокий анализ и оценку эффективности технологии в реальных условиях.

Использование суперкомпьютеров и передовых технологий, таких как APACE, открывает новые горизонты в области биоинформатики и молекулярной биологии. Это позволяет ускорить процесс исследований и значительно повысить точность прогнозирования структуры белков, что имеет огромное значение для различных областей науки и медицины.

Исследователи смогли установить, что APACE опережает стандартные реализации AlphaFold2 на два порядка, что значительно ускоряет процесс предсказания структуры белков. Этот значимый прорыв в области биоинформатики открывает новые возможности для ускорения научных исследований и разработок в области биологии.

Новый инструмент APACE может быть интегрирован с роботизированными лабораториями, что позволит автоматизировать и ускорить процесс анализа белков. Такой подход значительно упростит работу ученых и позволит им сосредоточиться на более глубоких аспектах своих исследований.

Кроме того, исследование успешно воспроизводилось на суперкомпьютере Polaris в Argonne Leadership Computing Facility, что подтверждает надежность и эффективность нового метода предсказания структуры белков. Это открывает новые перспективы для использования вычислительных ресурсов в биоинформатике и молекулярной биологии, ускоряя тем самым процесс научных открытий.

Источник и фото - lenta.ru