​​Мир изменился

Сначала небольшое объявление. Нью-Йорк полностью открылся: статистика норм, и город уже хорошо привит (наш универ так вообще на 95%). Поэтому предлагаю собраться вживую. Кто в НЙ или в окрестностях: пишите боту @TagiltsevSupportBot — сорганизуемся. Теперь сам пост:

Сегодня утром я шел на работу и смотрел на прохожих, занятых своей жизнью, поглощенных ежедневной суетой. Они даже не представляют, что вчера мир изменился.
— написал один ученый в своем твиттере. За день до этого, 15 июля, два крупнейших научных журнала Nature и Science вышли с двумя громкими статьями (источник скрина). Две лаборатории независимо друг от друга опубликовали методы и выложили открытый код для предсказания трехмерной структуры белка по его аминокислотной последовательности: AlphaFold и RosettaFold. (демки с ссылками на полный код, кто хочет попробовать: AF и RF)

Про революционность AlphaFold я рассказывал еще полгода назад (тык), но недооценивал масштабы события. Судите сами. Первые структуры белков (гемоглобина и миоглобина) были получены методом кристаллографии в 1958 году. С тех пор в базу данных структур белков PDB было внесено около 180 000 структур. Это результат полувековой работы тысяч ученых и многомиллиардных инвестицией. AlphaFold уже определила 350 000 структур. Mic drop.

Меньше чем за неделю AlphaFold стало словом нарицательным. Теперь говорят to alphafold a protein - альфафолднуть белок. Ну и куда без шутеечек от структурных биологов а-ля “Окей, Альфафолд, поставь будильник на 7 утра”. RosettaFold проигрывает в публичности, но тоже на слуху. Интернет уже забит вычислениями разных структур: от сильно интригующих до очевидно неправильных — огромный материал, с которым можно работать (даже неправильные структуры - интересно-неправильные). Если сформируется критическая масса публикаций на основе этой технологии, скорее всего за это дадут Нобелевскую с задержкой в несколько лет. Думаю, лауреатами будут David Baker) из Вашингтонского университета и кто-нибудь из DeepMind (вряд ли сам Demis Hassabis, хотя хз).

Означает ли это конец структурной биологии? Конечно нет. Во-первых, цель структурной биологии не в определении структур, а в их интерпретации. Во-вторых, нейросети тренировали на структурах отчищенных белков. Особенно интересно знать структуру в нативной среде (внутри клетки или вируса) — для этого тоже нужны эксперименты. В-третьих, функция белка описывается не статичной структурой, а ее динамикой и взаимодействием с другими молекулами — для этого все еще нужны эксперименты (хотя вычислительные методы тоже пытаются).

В итоге, когда хайп спадет, AlphaFold и RosettaFold превратятся в рутинные инструменты в арсенале структурного биолога. Вообще, структурная биология радует в последнее время. Один мой знакомый сказал, что ему безумно повезло родиться и жить именно сейчас — ведь он может наблюдать революцию в биологии вживую (и участвовать). Я его прекрасно понимаю — хорошие новости выходят буквально каждую неделю, а прорывные — каждый месяц.

Всем добра,
Тг

#научпоп