[AI·洞察力] A lenyűgözőbb, mint az AlphaGo, az AlphaFold3 ···"Megfejti az élet titkait"

AI, feloldja az élet titkait... A gyógyszerfejlesztés átalakulása
AI Unlocks the Secrets of Life... Transforming Drug Development

Írta: Choi Bong-hyuk rovatvezető | a theesg News
Article by Columnist Choi Bong-hyuk | theesg News

A fehérje szerkezete kulcsfontosságú az élet jelenségeinek megértéséhez. Ennek a szerkezetnek az előrejelzése azonban évtizedekig megoldhatatlan feladat maradt a természettudományok területén. A mesterséges intelligencia (AI) adta meg a választ erre a problémára. A főszereplő az 'AlphaFold', a Google DeepMind által kifejlesztett AI.
Protein structure is key to understanding life's phenomena. However, predicting this structure remained a decades-long challenge in the life sciences. Artificial intelligence (AI) has provided the answer to this problem. The protagonist is 'AlphaFold,' an AI developed by Google DeepMind.

Az AlphaFold egy AI program, amely pontosan megjósolja a fehérjék háromdimenziós szerkezetét, kizárólag aminosav-szekvenciákat felhasználva. Egyszerűen fogalmazva, az AI először vázolja fel a fehérjék csavarodásait, amelyek olyan hosszúak és összetettek, mint az összegabalyodott szálak. Mivel a fehérjéknek meghatározott szerkezetbe kell hajtódniuk a megfelelő működéshez, az AlphaFold előrejelzései forradalmi betekintést nyújtanak az élet jelenségeinek megértéséhez és az új gyógyszerek fejlesztéséhez.
AlphaFold is an AI program that accurately predicts the three-dimensional structure of proteins using only amino acid sequences. Simply put, it means the AI first sketches out the twists and turns of proteins, which are as long and complex as tangled threads. Since proteins must fold into specific structures to function properly, AlphaFold's predictions provide revolutionary insights for understanding life phenomena and developing new drugs.

Kihívás a 'fehérjehajtogatási' rejtvényre
Challenging the 'Protein Folding' Puzzle

A 2010-es évek közepén, miután lenyűgözte a világot a sakk- és Go-AI-jával, az 'AlphaGo'-val, a DeepMind egy újabb kihívásba kezdett. Ezúttal a természettudományok 'szent grálja'-nak nevezett 'fehérjehajtogatási probléma' volt a cél. Korábban a fehérjeszerkezetek feltárása évekig tartó kísérleteket és hatalmas kutatási forrásokat igényelt. A DeepMind úgy vélte, hogy az AI mintafelismerési képességei és hatalmas adatforrásai megoldhatják ezt a problémát.
In the mid-2010s, after astonishing the world with its chess and Go AI 'AlphaGo,' DeepMind embarked on another challenge. This time, it was the 'protein folding problem,' often called the 'holy grail' of life sciences. Previously, revealing protein structures required years of experiments and enormous research funding. DeepMind believed that AI's pattern recognition capabilities and vast data resources could solve this problem.

Bizonyítva a képességét az AI fehérjeszerkezet-előrejelző olimpián
Proving Its Prowess at the AI Protein Structure Prediction Olympics

Az AlphaFold 2018-ban debütált a 'CASP' nemzetközi fehérjeszerkezet-előrejelző versenyen. Annak ellenére, hogy 1.0-s verziójú volt, nagyobb pontosságot ért el, mint bármely meglévő előrejelzési módszer, megszerezve az első helyet. Abban az időben még nem volt olyan szinten, hogy helyettesíteni tudja a kísérleteket, de bebizonyította, hogy az AI képes megváltoztatni a természettudományok paradigmáját.
AlphaFold made its debut at the 2018 international protein structure prediction competition 'CASP.' Despite being version 1.0, it achieved higher accuracy than any existing prediction method, securing first place. At the time, it wasn't yet at a level to replace experiments, but it proved the potential for AI to change the paradigm of life sciences.

2020-ban az AlphaFold 2.0 teljesen új teljesítményszintet mutatott be ugyanazon a versenyen. Előrejelzési pontossága a valós kísérleti eredményekkel volt összehasonlítható, sőt azokat meg is haladta. A tudományos közösség ezt "a fehérjehajtogatási probléma virtuális megoldásaként" üdvözölte.
In 2020, AlphaFold 2.0 showcased a completely new level of performance at the same competition. It achieved prediction accuracy comparable to or even surpassing actual experimental results. The scientific community hailed this as "the virtual solution to the protein folding problem."

A tudomány nagyképének megváltoztatása az adatok közzétételén keresztül
Changing the Landscape of Science Through Data Disclosure

2021-ben a DeepMind ingyenesen elérhetővé tette az AlphaFold előrejelzési modelljét és forráskódját a tudósok számára világszerte. Ugyanakkor több millió fehérje 3D-s szerkezetét előre megjósolta és adatbázisba rendezte. Ezt az adatot most széles körben használják számos természettudományi területen, beleértve a gyógyszerfejlesztést, a betegségkutatást és az enzimtervezést. A kutatás, amely korábban évekig tartott, most már percek alatt elvégezhető, ami jelentősen csökkenti a gyógyszerfejlesztés idejét és költségét.
In 2021, DeepMind made AlphaFold's prediction model and source code freely available to scientists worldwide. Simultaneously, it predicted and database-ized the 3D structures of millions of proteins. This data is now widely used across numerous life science fields, including drug development, disease research, and enzyme engineering. Research that once took years can now be completed in just minutes, significantly reducing the time and cost of drug development.

https://www.esgre100.com/news/articleView.html?idxno=3586