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已有89人围观 来源:第一财经资讯 发布于:2021-07-24 14:39:02

AI对人类蛋白构造的预测才能近日又取得了突破性进展。谷歌旗下人工智能公司DeepMind于7月22日在《自然》杂志上发表论文称,其人工智能体系AlphaFold2已经能够预测人类98.5%的蛋白构造。

这些数据集将被完整免费开源,以支撑全球科研人员在性命科学范畴的研讨。用DeepMind开创人哈撒比斯的话来说,他们愿望“把Al的力气交到全世界手中”。

科学家将这一推翻性突破结果的意义与人类基因组筹划相提并论。上世纪90年代,人类基因组筹划开端成形时,科学家意识到光控制基因的碱基排列是不够的,还必需懂得基因的产物蛋白质。

中国科学院院士、构造生物学家、西湖大学校长施一公以为,AlphaFold对蛋白构造的精准预测,是人工智能对科学范畴最大的一次贡献,也是人类在 21 世纪取得的最主要的科学突破之一。

施一公告知第一财经记者:“AlphaFold代表了目前全球最领先的人工智能蛋白机构预测体系。”他同时称,中国的高科技企业也在追赶,等待不久的将来能够带给世界惊喜。

过去50年来,人类一直在试图解析蛋白质组。2001年人类基因组框架图宣布时,人类蛋白质组研讨组织(HUPO)也同时成立。2014年,慕尼黑工业大学和约翰霍普金斯大学绘制出首个人类蛋白质组草图。

随后人类蛋白质组数据库逐渐被完美,AlphaFold的研讨结果也是树立在目前收录最普遍和注释信息最全面Uniprot数据库之上。

在施一公看来,人工智能对蛋白构造的预测已经相当精准,将对构造生物学范畴发生重大的影响,影响包含生物化学、细胞生物学、遗传发育、神经生物学、微生物学以及病理药理等在内的几乎所有性命科学研讨范畴,并晋升人类对性命的懂得。比如,通过蛋白构造预测,就能查看人类遗传病中的每一个突变在相干蛋白构造里的具体地位,并推测出蛋白功效如何受到影响。

另一个有望极大受益的范畴是制药行业。人工智能预测蛋白构造为药物设计和优化供给了主要的基本。“所有小分子药物联合的药物靶点蛋白的构造,几乎都能被AlphaFold一网打尽。”施一公表现。

不过AlphaFold预测的构造仍然有很多局限性。研讨人员指出,AlphaFold尚不能预测庞杂复合体的3D构造。而且,蛋白构象很多情形下是个动态进程,同一个蛋白可能依据环境等因素,变成不同的构像并且具有不同的功效,而AlphaFold通常只能预测出一个构象。对于不发生特定构造的氨基酸序列,AlphaFold也无法做出可信的构造预测。

施一公以为,DeepMind仍有晋升空间,比如把更大更庞杂的构造和一些复合物构造预测出来,以及如何依据预测出来的靶点蛋白构造来设计药物分子。

施一公率领的西湖大学工学院和性命科学院正在全面布局AI进入性命科学的各个范畴,并在研讨如何改良算法。近期,西湖大学在构造生物学范畴也不断取得新突破。

本月早些时候,西湖大学90后博士生导师吴建平团队在《自然》杂志上发表主要论文,发明性地应用基因编纂技巧,解析了精子中最主要的一个离子通道蛋白复合物的构造,并发现了几个新蛋白组分,对生殖医学范畴研讨的做出主要贡献。

施一公以为,人工智能预测蛋白构造会让每一位生物学家都受益,尤其是构造生物学家和生物物理学家。“每一位居心的生物学家都应当知道如何用好人工智能的构造预测。”施一公表现。

这样看来,人工智能的发展并不会让构造生物学从业者“丢掉饭碗”,而是能够赞助减轻研讨人员的繁琐工作,晋升其工作效力。

全球规模已经有多个团队正在通过与DeepMind合作,应用人工智能预测构造赞助其研讨工作。这些研讨范畴包含热带疾病药物开发、降解污染环境的一次性塑料、抗生素研讨以及新冠生物学机制等。