Как открытая наука может помочь исследователям подготовиться к следующей пандемии

Когда появился COVID-19, у ученых было решающее преимущество: десятилетия предшествующих исследований коронавирусов означали, что они достаточно хорошо поняли ключевые белки вируса, чтобы разработать вакцины в рекордно короткие сроки. Следующая пандемия может не дать такого же старта.

Чтобы улучшить шансы, NVIDIA присоединилась к коалиции глобальных исследовательских организаций, в том числе к Google DeepMind и Европейскому институту биоинформатики (EMBL-EBI) Европейской лаборатории молекулярной биологии, чтобы опубликовать предсказанные 3D-структуры белковых комплексов более 2800 вирусов — открыто доступные любому ученому в любом месте через базу данных AlphaFold.

Структуры в недавно выпущенном наборе данных были получены с использованием AlphaFold2 — модели искусственного интеллекта Google DeepMind для прогнозирования того, как белки сворачиваются в трехмерные формы, — с оптимизацией из NVIDIA BioNeMo Inference Runtime. Это позволило команде масштабировать выводы на тысячи вирусных протеомов, предсказывая комплексы или группы взаимодействующих белков, закодированных внутри каждого вируса.

Источник: NVIDIA (перевод)