A forradalmi fehérjekutató algoritmusra, az AlphaFoldra épülő mesterséges intelligenciával több tízmillió genetikai variánsról fedték fel, hogy patogén-e vagy sem.
A fehérjék szekvenciájából 3D szerkezeteket előállító AlphaFold2 mesterséges intelligencia 2020-ban megoldotta a molekuláris biológia egyik legnagyobb problémáját. Az algoritmusok legújabb versenyén az is körvonalazódott, hogy merre halad tovább a terület.
A gyógyszercégek olyan hatóanyagokat igyekeznek találni, amelyek egy adott betegségért felelős fehérjéhez hozzákötődve képesek megváltoztatni annak működését. Csakhogy több tízezer fehérje létezik, amelyek bonyolult hálózatban működnek. Ezen a ponton lépnek be a képbe az olyan cégek, mint a magyar Turbine.AI.
A Facebook anyavállalatának mesterséges intelligenciával foglalkozó kutatói az eddigi módszereknél sokkal gyorsabb fehérjekutató algoritmust hoztak létre, amely egy csapásra 600 millió fehérje háromdimenziós szerkezetét fejtette meg.
A Washingtoni Egyetem Fehérjetervező Intézete január óta több mint kétmillió tüskefehérjéhez kapcsolódó fehérjejelöltet tervezett. Ezekből algoritmusok és kutatók munkájával hét ígéretes minifehérjét szűrtek ki, amelyek alkalmasak lehetnek a koronavírus elleni védekezésre.
A mikrofonnál Pál Gábor, az ELTE Biokémiai Tanszékének egyetemi docense, az irányított fehérjeevolúción alapuló kutatások magyarországi zászlóvivője.
Az amerikai Frances Arnold személyében megvan a kémiai Nobel-történet ötödik női kitüntetettje, és egy amerikai-brit biokémikus párost is díjazott a Svéd Királyi Akadémia. Mindhárman fehérjekutatással foglalkoznak.