site.btaНобеловият лауреат Джон Джъмпър е ръководител на екип в DeepMind на "Гугъл"


От десетилетия учените са изправени пред проблема със сгъването на протеините - има огромен брой начини, по които един протеин може да се сгъне, които е трудно да бъдат прогнозирани точно. Но разбирането на връзката между едноизмерния код на протеина и триизмерната му структура е ключово за изследване на болести като Паркинсон например и за създаване на лекарства срещу вируси като ХИВ, писа през септември сп. "Тайм". Изданието включи през септември т.г. Джон Джъмпър, отличен днес с Нобелова награда за химия за 2024 г., сред стоте най-влиятелни личности в областта на изкуствения интелект (ИИ).
В края на 2020 г. екип от Google DeepMind, ръководен от Джон Джъмпър, тогава старши изследовател в лабораторията, разби този код с помощта на алгоритъма за машинно обучение, наречен AlphaFold 2. По-късно екипът на Джъмпър пуска алгоритъма онлайн за безплатно ползване.
Гордея се със степента, с която този инструмент прави структурната биология с пет или десет процента по-бърза, казва Джъмпър, цитиран от "Тайм". Преди биолозите трябваше да посветят години в наблюдения на протеина и документиране на структурата му, преди да започнат експерименти, но в повечето случаи AlphaFold им позволява да спестят една-две години в работата си и помага да се ускори изследването в множество области - от по-добро опознаване на сърдечно-съдовата система до справяне с антибиотичната резистентност, добавя той.
През май тази година Джъмпър и екипът му представиха AlphaFold 3, който освен протеини, може да прогнозира и молекули на ДНК и РНК.
/РБ/
news.modal.header
news.modal.text