DeepMind เปิด opensource โค้ด AlphaFold 2 สำหรับการทำนายโครงสร้างโปรตีน

0
https://venturebeat.com/wp-content/uploads/2020/04/260dcb5d-b808-40f3-947f-c28e349c3da4-e1585799405647.png?resize=1198%2C600&strip=all

จากงานตีพิมพ์ในนิตยสาร Nature เมื่อสัปดาห์ที่ผ่านมา ทาง DeepMind ได้เปิด opensource โค้ด AlphaFold 2 ออกมา ซึ่งเป็นระบบ AI ที่ช่วยทำนายรูปร่างของโปรตีน โดยDeepMind กล่าวว่าการดำเนินการนี้ต้องการจะทำให้นักวิจัยและองค์กรต่างๆ ในด้านสาธารณสุขและชีววิทยาศาสตร์ (life science) สามารถเข้าถึงโค้ดและใช้งานได้อย่างกว้างขวางมากยิ่งขึ้น

โดยตั้งแต่เมื่อเดือนธันวาคม 2018 ทาง DeepMind พยายามที่จะเข้าไปจัดการปัญหาความท้าทายในเรื่องการม้วนพับของโปรตีน (protein folding) โดยใช้ AlphaFold ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์ที่ต้องใช้เวลากว่า 2 ปีในการสร้างขึ้น และบริษัทลูกของ Alphabet นี้กล่าวในตอนนั้นว่า AlphaFold จะสามารถทำนายโครงสร้างโปรตีนได้อย่างแม่นยำขึ้นกว่าเดิมเมื่อเทียบจากโซลูชันก่อนหน้านั้นแล้ว

และตัวที่ต่อยอดมานั่นคือ AlphaFold 2 ที่ประกาศออกมาเมื่อธันวาคม 2020 ที่ได้ปรับปรุงความแม่นยำเพิ่มขึ้นเพื่อออกมาแข่งขันกันวิธีการอื่นๆ เป็นครั้งที่สอง ซึ่งผลการประเมินจาก Critical Assessment of Structure Prediction (CASP) ครั้งที่ 14 ได้แสดงให้เห็นว่า AlphaFold 2 ได้มีความผิดพลาดเฉลี่ย (average error) เทียบได้กับความกว้างของอะตอม (ราว 0.1 นาโนเมตร) ซึ่งเป็นผลลัพธ์ดูน่าจะใช้งานได้จากวิธีการทดสอบดังกล่าว

DeepMind AlphaFold
https://venturebeat.com/wp-content/uploads/2020/11/Blog-figure-3.gif

ด้วยการเปิดโค้ดให้เป็น opensource ทาง DeepMind กล่าวว่าได้ทำให้ AlphaFold 2 มีความคล่องตัวอย่างมีนัยสำคัญ โดยในเวอร์ชัน opensource นี้จะสามารถทำงานได้เร็วขึ้นกว่า 16 เท่า ซึ่งสามารถสร้างโครงสร้างขึ้นมาได้ในหลักนาทีหรือไม่กี่ชั่วโมง โดยขึ้นอยู่กับขนาดของโปรตีน

สำหรับใครที่สนใจเข้าไปที่โค้ดบน GitHub ได้จากที่นี่

Source : https://venturebeat.com/2021/07/16/deepmind-open-sources-alphafold-2-for-protein-structure-predictions/