היערכות למגפה הבאה: NVIDIA פרסמה מבנים חזויים של חלבונים מ-2,800 נגיפים
NVIDIA פרסמה יחד עם Google DeepMind ו-EMBL-EBI מבנים תלת-ממדיים חזויים של קומפלקסים חלבוניים ביותר מ-2,800 נגיפים, הזמינים בגלוי ב-AlphaFold Database. כ-30% מהאינטראקציות חדשות לחלוטין למדע.
NVIDIA פרסמה מבנים תלת-ממדיים חזויים של קומפלקסים חלבוניים של יותר מ-2,800 נגיפים, בשיתוף קואליציה של ארגוני מחקר הכוללת את Google DeepMind ואת המכון האירופי לביואינפורמטיקה EMBL-EBI. הנתונים זמינים בגלוי לכל חוקר דרך מסד הנתונים AlphaFold Database.
המבנים חושבו באמצעות AlphaFold2, מודל הבינה המלאכותית של Google DeepMind שמנבא כיצד חלבונים מתקפלים למבנים תלת-ממדיים, עם אופטימיזציה של NVIDIA BioNeMo Inference Runtime, שאפשרה להרחיב את החישוב לאלפי פרוטאומים ויראליים.
למה מבנה החלבון חשוב
רוב החלבונים אינם פועלים לבדם: הם מתאספים לקומפלקסים של כמה מולקולות, ואל הצורות האלה צריכות לכוון החיסונים והתרופות. הידע על המבנה התלת-ממדי של הנגיף שגרם ל-COVID-19 היה בסיס לתכנון החיסונים, ואילו על אלפי נגיפים אחרים ידע כזה עדיין אינו קיים.
השיטה המסורתית לקביעת מבנה חלבון, גיבוש החלבון והקרנתו בקרני רנטגן, נמשכת שנים ועולה אלפי דולרים לכל מבנה. AlphaFold2, המותאם לעבוד על מעבדים גרפיים של NVIDIA, מנבא מבנה בתוך דקות ופועל בקנה מידה גדול, ולאחר מכן אפשר לאמת תחזיות בביטחון גבוה בניסויים. הצוות עבר באופן שיטתי על משפחות נגיפים הידועות כמדבקות בבני אדם, מנגיפי הצטננות ועד לאיומים מתפתחים כמו Mpox.
כ-30% מהאינטראקציות חדשות למדע
כ-30% מהאינטראקציות שנוספו למסד הנתונים חדשות לחלוטין למדע: צורות כאלה מעולם לא תועדו ב-Protein Data Bank, המאגר המרכזי של מבני חלבון שנקבעו בניסוי. "מסד הנתונים הזה הוא מנוע ליצירת השערות", אמר כריס דאלאגו, ראש צוות המחקר היישומי ב-NVIDIA.
ההיערכות חייבת להתחיל עכשיו
לפי ניתוח של Center for Global Development, הסבירות שמגפה חמורה כמו COVID-19 תפגע בעולם עד 2050 היא כ-50%. "אנחנו מנסים לצבור חלק מהידע הזה מראש", אמר ג'ו גרוב, פרופסור לווירולוגיה מולקולרית במרכז לחקר נגיפים באוניברסיטת גלזגו.
בקואליציה חברים גם CEPI, האוניברסיטה הלאומית של סיאול, אוניברסיטת סונגקיונקוואן, המכון השווייצרי לביואינפורמטיקה ואוניברסיטת גלזגו. NVIDIA גם משחררת את BioNeMo Structure Prediction Pipeline, תהליך העבודה המואץ במעבדים גרפיים ששימש ליצירת הנתונים, כדי שחוקרים יוכלו לחזות מבנים למטרות החלבוניות שלהם.
מסד הנתונים AlphaFold Database מכיל כעת יותר מ-260 מיליון תחזיות של חלבונים וקומפלקסים חלבוניים.
SiTech — פיתוח אתרים בכוח ה-AI
אנחנו בונים אתרים מהירים ומודרניים ומשלבים AI בתהליכי עבודה אמיתיים. יש לכם פרויקט או שאלה? נשמח לעזור.