AlphaFold je promijenio znanost. Nakon 5 godina, još uvijek se razvija

Na primjer, istraživači s Imperial Collegea istraživali su kako određeni “piratski fagi” – ovi fascinantni virusi koji otimaju druge viruse – uspijevaju probiti bakterije. Razumijevanje ovih mehanizama moglo bi otvoriti potpuno nove načine borbe protiv infekcija otpornih na lijekove, što je očito veliki globalni zdravstveni izazov.

Ono što je Co-scientist donio ovom radu bila je sposobnost brze analize desetljeća objavljenih istraživanja i neovisnog dolaska do hipoteze o mehanizmima prijenosa bakterijskih gena koji odgovaraju onome što je Imperialov tim godinama razvijao i eksperimentalno potvrđivao.

Ono što stvarno vidimo je da sustav može dramatično komprimirati fazu stvaranja hipoteza—brzo sintetizirajući ogromne količine literature—dok ljudski istraživači još uvijek dizajniraju eksperimente i razumiju što nalazi zapravo znače za pacijente.

Gledajući unaprijed u sljedećih pet godina, osim proteina i materijala, koji je “neriješeni problem” koji vas drži budnima noću, a kod kojeg ti alati mogu pomoći?

Ono što me istinski uzbuđuje je razumijevanje kako stanice funkcioniraju kao cjeloviti sustavi – a dešifriranje genoma je temelj za to.

DNK je knjiga recepata života, proteini su sastojci. Ako doista možemo razumjeti što nas genetski čini drugačijima i što se događa kada se DNK promijeni, otvaramo nevjerojatne nove mogućnosti. Ne samo personalizirana medicina, već potencijalno dizajniranje novih enzima za borbu protiv klimatskih promjena i drugih primjena koje sežu daleko izvan zdravstvene zaštite.

Ipak, simulacija cijele stanice jedan je od glavnih ciljeva biologije, ali još je daleko. Kao prvi korak, moramo razumjeti najdublju strukturu stanice, njenu jezgru: točno kada se svaki dio genetskog koda čita, kako se proizvode signalne molekule koje u konačnici dovode do sastavljanja proteina. Nakon što smo istražili jezgru, možemo se probiti iznutra prema van. Radimo na tome, ali trebat će još nekoliko godina.

Kad bismo mogli pouzdano simulirati stanice, mogli bismo transformirati medicinu i biologiju. Mogli bismo računalno testirati kandidate za lijekove prije sinteze, razumjeti mehanizme bolesti na temeljnoj razini i dizajnirati personalizirane tretmane. To je zapravo most između biološke simulacije i kliničke stvarnosti o kojoj pitate—prelazak s računalnih predviđanja na stvarne terapije koje pomažu pacijentima.

Ova se priča izvorno pojavila u WIRED Italija a preveden je s talijanskog.