nachricht

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it house berichtete am 6. september, dass google gestern (5. september) einen blogbeitrag veröffentlicht habe, in dem es sein neuestes alphaproteo-ki-modell vorstellte, das hauptsächlich proteine ​​entwirft, die sich erfolgreich an zielmoleküle binden können, und so die arzneimittelentwicklung, das verständnis von krankheiten usw. fördert entwicklung.

hintergrundeinführung

vom zellwachstum bis zur immunantwort beruht jeder biologische prozess im menschlichen körper auf der interaktion von proteinmolekülen. wie ein schlüssel, der ein schloss aufschließt, kann sich ein protein an ein anderes protein binden, um dabei zu helfen, wichtige zelluläre prozesse zu regulieren.

bestehende herausforderungen

tools zur vorhersage der proteinstruktur wie alphafold können wissenschaftlern dabei helfen, ein tieferes verständnis dafür zu erlangen, wie proteine ​​interagieren, um ihre funktionen zu erfüllen. diese tools können jedoch keine neuen proteine ​​erzeugen, um diese interaktionen direkt zu manipulieren.

einführung in alphaproteo

zu diesem zweck hat google alphaproteo auf den markt gebracht, sein erstes künstliches intelligenzsystem zur entwicklung neuer hochfester proteinbindungsmittel, die als eckpfeiler der biologischen und gesundheitsforschung dienen können. diese technologie hat das potenzial, das menschliche verständnis biologischer prozesse zu beschleunigen, bei der entdeckung neuer medikamente zu helfen, biosensoren zu entwickeln und vieles mehr.

unter berufung auf eine pressemitteilung berichtete it house, dass alphaproteo neue proteinbinder für eine vielzahl von zielproteinen erzeugen kann, darunter den vaskulären endothelialen wachstumsfaktor a (vegf-a), der mit krebs- und diabeteskomplikationen in zusammenhang steht ein ki-tool hat erfolgreich den proteinbinder des vaskulären endothelialen wachstumsfaktors a entwickelt.

das balkendiagramm zeigt die experimentelle erfolgsrate von alphaproteo in vitro für sieben zielproteine ​​im vergleich zu anderen designmethoden. eine höhere erfolgsquote bedeutet, dass weniger designs getestet werden müssen, um eine erfolgreiche kombination zu finden.

um alphaproteo zu testen, hat google eine kombination aus mehreren zielproteinen entwickelt, darunter zwei virale proteine, die an infektionen beteiligt sind, bhrf1 und die sars-cov-2-spike-protein-rezeptor-bindungsdomäne sc2rbd, sowie fünf, die an krebs, entzündungen und autoimmunität beteiligt sind. krankheitsproteine ​​il-7rɑ, pd-l1, trka, il-17a und vegf-a.