Die Geschichte des KI-Computings in den letzten Jahrzehnten folgt einem einigermaßen vertrauten Drehbuch: kurze Ausbrüche von branchenverändernden Durchbrüchen, gefolgt von Monaten oder Jahren kleinerer inkrementell Änderung mit einem fairen Anteil an Kontroverse dazwischen gewürzt. Heute ist einer dieser Wendepunkte.
Alphabet-eigene Deepmind am Donnerstag angekündigt es veröffentlicht eine Datenbank mit Vorhersagen für praktisch jedes Protein, das der Wissenschaft derzeit bekannt ist, ein Fortschritt, von dem erwartet wird, dass er die Arzneimittelentwicklung und entscheidende Fortschritte bei neuen Technologien erheblich beschleunigt. Die erweiterte Datenbank, die diese Woche enthüllte, erhöht die Anzahl bekannter, katalogisierter Proteine, die in Deepminds Datenbank enthalten sind, um mehr als das 200-fachevon 1 Million Strukturen auf rund 200 Millionen Strukturen.
Diese Vorhersagen kommen über die AlphaFold-KI-Software von Deepmind. Bereits im Jahr 2020 hat AlphaFold bewiesen, dass es die Form bestimmter Proteinstrukturen vorhersagen und 3D-Modelle mit beispielloser Genauigkeit erstellen kann. Deepmind begann veröffentlichen einige dieser Strukturen auf diese offene Datenbank letztes Jahr, beginnend mit den bekannten Strukturen von 20 Arten und 98 % aller menschlichen Proteine. Deepmind glaubt, dass die kräftige Erweiterung dieser Woche, die vorhergesagte Strukturen für Pflanzen, Bakterien, Tiere und andere Organismen umfasst, neue Möglichkeiten für Wissenschaftler schaffen könnte, die Forschung voranzutreiben, die für die Bewältigung von Nachhaltigkeit erforderlich istlity Probleme und Nahrungsmittelknappheit. Tiefenmind stellt alle Strukturen für den Massendownload zur Verfügung Googles Cloud Public Datasets.
Vor AlphaFold Proteinvorhersage angeblich zeitintensives Experimentieren mit Röntgenstrahlen, Mikroskope, und andere Werkzeuge. In einer Erklärung sagte der Gründer und Direktor des Scripps Research Translational Institute, Eric Topol, dass AlphaFold die Zeit für die genaue Vorhersage der Struktur eines Proteins von Monaten oder Jahren auf nur wenige Sekunden verkürzt hat.
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„AlphaFold hat bereits massive Entdeckungen beschleunigt und ermöglicht, darunter das Aufbrechen der Struktur des Kernporenkomplexes“, sagte Topol. „Und mit dieser neuen Hinzufügung von Strukturen, die fast das gesamte Proteinuniversum erhellen, können wir davon ausgehen, dass jeden Tag mehr biologische Rätsel gelöst werden.“
Die Kreise im Bild unten veranschaulichen den Umfang der Neuzugänge dieser Woche. Während die vorhergesagte Proteinstruktur für alle aufgeführten Organismen seit dem letzten Jahr dramatisch zugenommen hat, betrifft der größte Teil der Daten Tiere. Darauf folgen Pflanzen und kurz darauf Bakterien.
„Hier geht es um Medizin, Landwirtschaft, Biotechnologie, alles“, sagte die emeritierte Direktorin des European Bioinformatics Institute, Dame Janet Thornton Aussage. „Es gibt viele Bewerbungen. Es ist [the database] wie ein Geschäft, in das man einfach hineingehen und einfach sein Lieblingsprotein holen und es sich sofort ansehen kann.“
Wissenschaftler auf der ganzen Welt haben bereits damit begonnen, die Modelle von AlphaFold zu verwenden, um die Forschung in ihren Bereichen voranzutreiben. Natürlich hat auch Alphabet versucht, sich an der Aktion zu beteiligen. Ende letzten Jahres gab das Konglomerat dies bekannt abgedreht ein neues Unternehmen namens Isomorphic Labs mit dem ausdrücklichen Ziel, Erkenntnisse aus AlphaFold zu nehmen und sie zur Entdeckung neuer pharmazeutischer Medikamente zu verwenden. Ehrgeizig, CEO von Deepmind Demis Hassabis behauptete, das Projekt könne „den gesamten Arzneimittelentdeckungsprozess von Grund auf mit einem AI-First-Ansatz neu erfinden“.
