Aardbol robotarm getallenreeksen

Algoritme kan alle wereldproblemen oplossen

Het algoritme AlphaFold heeft geleerd om het lichaam na te bootsen. Het resultaat: nieuwe medicijnen voor elke denkbare ziekte. Maar de technologie kan ook andere problemen oplossen – zoals de klimaatcrisis.

Het algoritme AlphaFold heeft geleerd om het lichaam na te bootsen. Het resultaat: nieuwe medicijnen voor elke denkbare ziekte. Maar de technologie kan ook andere problemen oplossen – zoals de klimaatcrisis.

Shutterstock

‘Dit gaat de geneeskunde veranderen. Het gaat het onderzoek veranderen. Het gaat de biotech veranderen. Het gaat alles veranderen.’

Deze uitspraak komt van de Duitse moleculair bioloog Andrei Lupas, maar ook andere wetenschappers steken hun grote enthousiasme voor het programma AlphaFold niet onder stoelen of banken.

Het programma, dat gebruikmaakt van kunstmatige intelligentie, heeft in een paar jaar de vorm van honderdduizenden eiwitten in kaart gebracht, waaronder een eiwit waar Lupas en zijn collega’s ruim tien jaar tevergeefs aan gewerkt hadden.

En de vorm van eiwitten is bepalend voor de ontwikkeling van medicijnen voor van alles, van covid tot kanker.

98,5 procent van de menselijke eiwitten is al door AlphaFold in kaart gebracht.

AlphaFold wordt beschouwd als een van de wetenschappelijke doorbraken van de eeuw – en de technologie, ontwikkeld door de firma DeepMind (nu eigendom van Google) zal niet alleen een revolutie in de geneeskunde teweegbrengen.

Deze kan ons ook helpen om betere weersvoorspellingen te maken, nieuwe computerprogramma’s te ontwikkelen en de klimaatcrisis op te lossen.

AlphaFold kraakt de code

Eiwitten zijn bouwstenen en arbeiders. Ze houden je cellen bijeen en laten de chemische processen in je lichaam goed verlopen. Ze zijn betrokken bij alles wat er in je lichaam gebeurt – ook als je ziek bent.

Vaak worden ziekten behandeld via eiwitten, en door de vorm te bepalen van de eiwitten die een rol spelen bij een ziekte, kunnen onderzoekers medicijnen maken die zich aan de eiwitten hechten en hun gedrag beïnvloeden.

Het in kaart brengen van de vorm van een eiwit is echter niet simpel. Een eiwit bestaat uit een lange keten van zogeheten aminozuren, en onderzoekers kunnen de soort en volgorde van alle aminozuren in het eiwit in kaart brengen. Maar de keten vouwt zich op tot een klont, en daarmee kunnen de wetenschappers niets.

Demis Hassabis en Mustafa Suleyman

Jeugdvrienden Demis Hassabis (l) en Mustafa Suleyman (r) richtten in 2010 DeepMind op, samen met hun studiegenoot Shane Legg.

© Tobias Hase/AP/Ritzau Scanpix/Michael Bowles/Shutterstock

Het eiwit kan zich op ontelbare wijzen opvouwen. Toch vouwt het zich in cellen altijd op één bepaalde manier op. De vorm is met een microscoop niet te zien omdat de eiwitten zo klein zijn. En geen mens kan voorspellen welke vorm een eiwit aanneemt – maar AlphaFold wel.

Het geheim van het programma is een flexibele kunstmatige intelligentie (AI) die leert uit ervaring. Voordat de technologie de wetenschap veroverde, werd ze echter getest op een wat eenvoudiger uitdaging: oude computerspelletjes.

Programma oefent met games

In 2013 zette DeepMind, het bedrijf achter AlphaFold, zijn nieuwe technologie aan het werk met het spelen van oude games als Space Invaders. De AI werd al snel een expert in de games, puur door te oefenen. Het had de spelregels niet geleerd.

In 2014 nam Google DeepMind over, en een paar jaar later haalde het bedrijf de krantenkoppen toen zijn technologie een van ’s werelds beste go-spelers, Lee Sedol, versloeg. Go is een bordspel dat niet alleen logica, analyse en strategie vereist, maar ook menselijke intuïtie en creativiteit.

Go Deepmind Lee Sedol
© GOOGLE DEEPMIND/AFP/Ritzau Scanpix

DeepMind versloeg grootmeester

Go is een van ’s werelds oudste bordspelen, en al lijkt het wat op schaken met zwarte en witte stukken op een bord met vierkante vakken, het is veel complexer. Daardoor is het onmogelijk te kraken met pure computerkracht, maar de AI van DeepMind kreeg het voor elkaar. Het leergierige algoritme leerde zichzelf een strategie aan en versloeg in 2016 een van ’s werelds beste go-spelers, Lee Sedol, in vier van de vijf partijen.

Computerprogramma’s hebben eerder al menselijke bordspelers verslagen – in 1997 versloeg het programma Deep Blue van IBM bijvoorbeeld de wereldkampioen schaken Garri Kasparov. Maar bij de AI van DeepMind zijn er geen kansberekeningen ingeprogrammeerd. Net als met de games had het zichzelf leren spelen.

Met haar unieke vermogen om zelf te leren en verbanden te leggen waar meer dan wat simpele logica voor nodig is, kan deze technologie ons nu helpen om grote maatschappelijke problemen op te lossen.

DeepMinds algoritme heeft zichzelf al aangeleerd om computerprogramma’s even efficiënt te coderen als een getrainde mens. Het overtreft alle eerdere methoden voor het voorspellen van abrupte weersveranderingen. Het kan de productie van windenergie zeker 20 procent rendabeler maken. En het kan borstkanker preciezer diagnosticeren dan een arts.

Maar de grootste doorbraak is het in kaart brengen van de vorm van eiwitten.

Algoritme schokt onderzoekers

Sinds 1994 houden onderzoekers om het jaar wedstrijden waarin algoritmen de vorm van eiwitten zo precies mogelijk proberen te voorspellen. Hun resultaten worden steeds vergeleken met de weinige eiwitten waarvan de wetenschappers de vorm al kennen door laboratoriumwerk.

AlphaFold deed in 2018 voor het eerst mee en won nipt met een nauwkeurigheid van 70 procent. Twee jaar later bracht hij alle concurrenten van hun stuk met een precisie van meer dan 90 procent – een prestatie die veel onderzoekers met de huidige technologie niet voor mogelijk hadden gehouden.

Eiwitten bestaan meestal uit ketens van honderden aminozuren. En al 50 jaar proberen onderzoekers te begrijpen hoe die ketens zich opvouwen. Nu heeft het algoritme AlphaFold de code gekraakt.

© Shutterstock

1. Soorten worden op een rij gezet

AlphaFold vergelijkt de aminozuurketen van het eiwit (bovenste rij) met soortgelijke eiwitten van dieren (drie onderste rijen). Sommige aminozuren (1, 3 en 6) zijn voor alle soorten gelijk, andere zijn tijdens de evolutie gemuteerd.

© Shutterstock

2. Mutaties bij de buren

Het algoritme vindt paren aminozuren die tegelijk muteren – als het ene aminozuur (nr. 2) gemuteerd is, is het andere (nr. 5) meestal ook gemuteerd. Dat komt waarschijnlijk doordat de twee aminozuren in het eiwit zo dicht opeen zitten.

© Shutterstock

3. Controle en aanpassing van de structuur

Het algoritme maakt een model van het eiwit waarin de keten zo gebogen is dat de gekozen aminozuren (2 en 5) buren worden. Het verbetert dan het model steeds, tot zo veel mogelijk buren uit het hele eiwit bijeen gebracht zijn.

© Shutterstock

4. Algoritme bouwt het model af

Het algoritme geeft ten slotte zijn versie van de vorm van het eiwit. De structuur kan dan vergeleken worden met bestaande kennis over het eiwit, zodat het algoritme van eventuele fouten kan leren en verdere voorspellingen kan verbeteren.

AlphaFold kan nog verbeterd worden, maar heeft zeker een stadium bereikt waarin onderzoekers het actief kunnen gebruiken. DeepMind heeft de vorm van circa 1 miljoen eiwitten in een openbaar toegankelijke databank geplaatst, en de eerste onderzoeksprojecten hebben er al hun voordeel mee gedaan.

Zo heeft de Chinese farmaceut Insilico Medicine een geneesmiddel ontworpen dat mogelijk helpt tegen leverkanker. Het ontwerpproces duurde voorheen jaren, en nu maar 30 dagen – dankzij AlphaFold en andere soorten kunstmatige intelligentie.

De onderzoekers van het bedrijf zetten eerst AI in om een eiwit te vinden dat een belangrijke rol speelt bij de ziekte. Daarna lieten ze AlphaFold de vorm van het eiwit in kaart brengen – en toen gebruikten ze een derde programma om een medicijn te maken dat op het eiwit is afgestemd.

Het middel is nog niet getest, maar het project luidt een nieuw tijdperk van de geneeskunde in – en een golf van nieuwe medicijnen, voor elke denkbare ziekte.