Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Иннополис

Профессор Университета Иннополис Ярослав Холодов разработал алгоритм, ускоряющий моделирование белковых взаимодействий. В течение 10-15 лет мы получим «таблетки» от рака и ВИЧ, заявляет ученый.

Белок — составная часть животных и растительных организмов. В каждой клетке живого существа одновременно происходят сотни тысяч белковых взаимодействий. Чтобы разработать верный и безопасный механизм лечения опасных болезней, нужно понимать, как эти взаимодействия происходят: как один белок взаимодействуют с другим и какие у этого последствия. Есть два пути изучения: компьютерное моделирование и дорогостоящие лабораторные исследования. Оба пути медленные и трудоемкие.

Профессор Университета Иннополис Ярослав Холодов с коллегами разработал альтернативный метод моделирования, который в 10-100 раз ускоряет изучение взаимодействия белков.

— Теперь можно провести исследования и изобрести лекарство от ВИЧ, рака, да и вообще любых заболеваний в сотни раз быстрее, — рассказал «Хайтеку» Холодов. — Спустя 10-15 лет об этих болезнях будут узнавать из учебников истории, как сейчас про чуму.

Современные лекарства первым делом оказывают действие на разные виды белков. Из-за несовершенства исследовательского аппарата выходит так, что при той же химиотерапии помимо пораженных раком клеток, страдают в том числе и здоровые. Раньше на этапе исследований не было возможности установить и устранить подобные побочные эффекты. Алгоритм Холодова позволит отметать пары белков, чье взаимодействие приводит к пагубному влиянию на организм. Высокая скорость вычислений позволит создать лекарство, действующее только на определенную группу белков. Действие таблеток станет адресным.

Подобные исследования хоть и вызывали большой интерес ученых, но не отличались массовостью. Лабораторное изучение взаимодействий требует больших ресурсов и финансовых затрат, а старые алгоритмы моделирования хоть и более доступны, чем лаборатории, но слишком медленные, чтобы ждать от них серьезных результатов. Команда разработчиков решила, что оптимально будет работать над ускорением компьютерного моделирования.

Задача заведомо сложная — для нахождения правильной ориентации двух белков необходимо проанализировать миллиарды различных конфигураций. И проблемой аналогичных алгоритмов было то, что они исследовали каждую такую конфигурацию по отдельности. Новый алгоритм проводит анализ всех конфигураций одновременно.

Сейчас разработкой может воспользоваться любой желающий, так как она стала основой публичного вычислительного сервера ClusPro. На сегодняшний день 10,000 исследовательских групп пользуются сервисом в своих научных исследованиях. Высокая скорость вычислений никак не повлияла на точность, более того алгоритм чаще любого аналога угадывает верную структуру белок-белкового комплекса, это было установлено на мировом чемпионате компьютерных систем прогнозирования белковых комплексов.

Несмотря на конкретные результаты команда не планирует останавливать работы над алгоритмом.

— Процесс разработки бесконечный, хотя бы просто потому, что мы проводим наши расчеты на очень грубом размерном приближении. Мы огрубляем структуру белка, чтобы сократить время расчета. Каждый белок содержит десятки тысяч атомов и если бы мы проводили расчеты на атомарном масштабе, то каждый из расчетов занимал бы не один месяц компьютерного времени, — ответил Ярослав Холодов на вопрос о дальнейших планах. — Ускорение работы существующего алгоритма можно получить за счет использования графических ускорителей (GPU) при расчете белкового взаимодействия, этим и планируем заняться. В Иннополисе созданы условия для научной работы, не уступающие ведущим западным университетам. Сейчас я хочу дальше приносить пользу, в первую очередь своей стране.

Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

Децентрализованная альтернатива YouTube запустится в октябре
Тренды
Ученые представили датчик, который определяет уровень гормона стресса через пот
Тренды
Жить по-умному: как защитить свой дом и не бояться киберугроз
Умный дом
Андрей Синогейкин, Wonder Technologies, — об искусственных алмазах
Тренды
Никита Бокарев, ESforce, — о деньгах, киберспорте и его немаргинальности
Тренды
Тренды
YouTube-депрессия: как создатели популярных каналов боятся потерять подписчиков и разум
Гельмут Райзингер, Orange Business Services, — об IIoT, 5G и телеком-стартапах
Мнения
«Робот берет вас на работу»: как искусственный интеллект, блокчейн и VR подбирают персонал
Мнения
Телемедицина, роботы и умные дома: каким через 5 лет будет «оцифрованный» город в России
Тренды
Мясная революция: как перейти от веганских заменителей к клеточным технологиям и биореакторам
Идеи
AI-выборы: как искусственный интеллект и голосовые помощники сделают демократию лучше
Тренды
Идеи
Тупик для беспилотников: как мечты разработчиков разбиваются о неожиданности на дорогах
Здесь нужен InsurTech: за какими стартапами будущее страхования
Мнения
Вирус лженауки в Google: как поисковые системы распространяют опасные мифы о прививках
Идеи
Умный дом
«Кто-то управляет моим домом»: как жертв домашнего насилия терроризируют с помощью умных устройств
Паскаль Фуа, EPFL, — о ключевых точках, глубоких нейросетях и эпиполярной геометрии
Мнения
20 фильмов о кибербезопасности, взломах и цифровых преступлениях
Тренды
Ян Лекун, Facebook: «Прогностические модели мира — решающее достижение в ИИ»
Мнения
Джианкарло Суччи: «Попытка спроектировать программу без багов — утопия»
Иннополис
Game out: Как видеоигры обучают детей-аутистов держать равновесие и узнавать людей
Тренды
Прослушка, контроль камеры и предсказание смерти пользователя: самые странные патенты Facebook
Кейсы
Цес Снук, QUVA: «Мы не хотим зависеть от крупных компаний, которые владеют всеми данными»
Мнения
Дмитрий Песков, АСИ: «В России традиционно долго запрягают, и в сфере IT мы только этим и занимаемся»
Иннополис
ДНК-тесты: как генетические компании обманывают людей и разрушают семьи
Мнения
Мануэль Маццара: «Для Facebook вы не покупатель, вы — продукт»
Иннополис
Тренды
Блокчейн, искусственное мясо и «смерть» смартфонов: что будет с технологиями через 10 лет
Витторио Феррари, Google: «Чтобы машина распознала книгу о Гарри Поттере нужна сложная математическая модель»
Мнения
7 медицинских технологий, которые скоро придут в российские больницы
Идеи
Руслан Зайдуллин, основатель Doc+, — о том, что делать Минздраву и о проблемах в российской медицине
Мнения
Ричард Вдовьяк, Philips: «В будущем диагностировать заболевания будут не только врачи, но и сами пациенты»
Тренды
Шедевры за биткоины: Как криптовалюта меняет рынок искусства
Блокчейн
Почему «московий» и «оганесон» устроили раскол между физиками и химиками?
Кейсы
Тренды
Сэр Харшад Бадехиа — о бронежилетах будущего, русских математиках и металлургии
«Надежнее золота»: блокчейн в цифрах
Блокчейн
Бас Лансдорп, Mars One: «Моя жена отдала бы все, чтобы не лететь на Марс»
Полет на Марс
Как big data, блокчейн и 3D-печать сделали пищу полезнее
Мнения
Томас Циммерман, IBM, — о том, как остановить конец света, спасая планктон
Тренды
Без Siri, Алисы и «Окей, Google»: как и зачем нас подслушивают собственные телефоны
Тренды
Шрада Агарвал, Outcome Health: «Когда человек знает о своей болезни, от этого выигрывает и он, и фарма»
Мнения
Тренды
«Дорогая, я ухожу от тебя к роботу!»: заменят ли секс-андроиды реальные отношения?
7 правил для начинающих и разумных блокчейн-инвесторов
ICO
Четвертая революция: как интернет вещей изменит промышленность и нефтедобычу
Тренды
Не витайте в «облаках»: как провайдеры обманывают доверчивых клиентов
Мнения
Тренды
Когда мы начнем летать на автомобилях в городе?
Как в Россию проникают технологии: интернет-рестораны, маникюр на дому и «умное» страхование
Кейсы
Гендиректор Uber Дара Хосровшахи: «Автомобили должны ездить в трех измерениях»
Мнения
Олег Бабкин: «Системных администраторов никто не обучает, обучают только разработчиков»
Мнения
«Чтобы создать новое лекарство, нужно 10–12 лет и миллиард долларов»
Мнения
Сооснователь «Евросети» Тимур Артемьев: «Мы будем летать из Лондона в Сидней через космос. Так ближе»
Тренды