Chat z białkiem
Czy AI rozleniwi naukowców? „Po raz pierwszy w historii mają realną konkurencję”
MARCIN ROTKIEWICZ: Bardzo łatwo pogubić się w zalewie wiadomości na temat sztucznej inteligencji, gdzie huraoptymizm i wizje rodem z science fiction mieszają się ze sceptycyzmem, a nawet katastrofizmem. Czy dotyczy to również zastosowań AI w nauce?
JAN KOSIŃSKI: Tu także mamy pewien szum informacyjny, aczkolwiek w mojej dziedzinie, czyli biologii molekularnej, AI wywołała prawdziwą rewolucję.
Kiedy się ona zaczęła?
Od międzynarodowego konkursu Critical Assessment of Protein Structure Prediction (CASP). Rywalizują w nim różne metody przewidywania trójwymiarowej struktury białek. Edycje z 2018 i 2020 r. okazały się przełomowe, gdyż AlphaFold – algorytm AI stworzony przez laboratorium Google DeepMind – zdecydowanie pokonał całą konkurencję. W 2024 r. jego główni twórcy – Demis Hassabis i John Jumper – otrzymali Nagrodę Nobla.
Czyli był to moment ChatGPT dla biologii molekularnej?
Można tak powiedzieć, choć AI wykorzystywano w bioinformatyce już wcześniej. Na przykład podczas moich studiów magisterskich i doktoranckich w Polsce używaliśmy – do uzyskiwania różnych informacji o białkach – programów bazujących na bardziej tradycyjnych metodach uczenia maszynowego.
Dlaczego kształt białek jest tak ważny?
W ich przypadku mamy do czynienia z jedną z fundamentalnych zasad biochemii i biologii molekularnej, często określaną jako zależność struktura-funkcja. Chodzi o to, że kształt białka decyduje np. o tym, czy będzie ona dla organizmu pożyteczna, obojętna czy szkodliwa. Białka zazwyczaj łączą się ze sobą, tworząc większe kompleksy. A zrozumienie, jak są ułożone przestrzennie, pozwala badać ich wzajemne oddziaływania oraz całościowe funkcjonowanie „molekularnych maszyn”.