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  • 發布時間:2022-07-29 09:00 原文鏈接: 谷歌DeepMind:已發現科學界幾乎所有已知的蛋白質結構

    “從今天起,預測幾乎所有已知蛋白質的結構,都如同使用搜索引擎一樣簡單。”

    7月28日,DeepMind公司與歐洲生物信息研究所(EMBL-EBI)的合作團隊公布了生物學領域的一項重大飛躍。他們利用人工智能(AI)系統AlphaFold預測出超過100萬個物種的2.14億個蛋白質結構,幾乎涵蓋了地球上所有已知蛋白質。這一突破將加速新藥開發,并為基礎科學帶來全新革命。

    ▲AlphaFold能夠預測出幾乎所有已知蛋白質的結構(圖片來源:DeepMind;參考資料[1])

    2020年年底,當人們對AlphaFold的印象還停留在那個打敗全人類的圍棋高手時,這個AI系統在生物學領域的亮相帶來了新的驚喜。當時,AlphaFold成功破解了生物學持續50年的重大難題——蛋白質折疊問題,能夠根據蛋白質的氨基酸序列預測蛋白質的三維結構。

    僅僅半年后,DeepMind和EMBL-EBI合作,在一篇《自然》論文中發布了由AlphaFold預測的蛋白結構數據庫。這個數據庫涵蓋了人類和20種常用模式生物的35萬個蛋白質結構,并且對98.5%的人類蛋白質結構進行了準確預測——要知道在此之前,科學界解析的蛋白質結構只覆蓋了人類蛋白序列17%的氨基酸。人工智能預測蛋白質結構領域的一系列突破,也被《科學》評選為2021年的年度科學突破

    現在,DeepMind與EMBL-EBI的合作團隊更進一步。AlphaFold對蛋白質結構的預測不再局限于人類與模式生物,而是拓展至涵蓋了動植物、細菌等的100萬個物種,預測的蛋白質結構數量也提升了數百倍。

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    ▲AlphaFold預測的蛋白質結構,涵蓋了大量動植物及微生物物種(圖片來源:DeepMind;參考資料[1])

    這個數據庫涵蓋了整個蛋白質宇宙,我們邁入了數字生物學的全新時代。”DeepMind的CEO Demis Hassabis博士點評道。

    早在1972年,諾貝爾化學獎得主Christian Anfinsen博士就在諾獎頒獎典禮上提出,蛋白質的氨基酸結構應該能完全決定其三維結構。但由于氨基酸可能形成的蛋白質構象是個天文數字,通過計算預測蛋白質結構難度極高。而利用傳統的實驗手段(例如X射線晶體學)解決該問題,時間消耗以及價格都十分驚人。
    對于今日公布的全新數據,DeepMind與EMBL-EBI團隊表示,在超過2億個蛋白質結構預測中,大約35%的結構具有高精度,達到了實驗手段獲取的結構精度;80%的結構可靠性足以用于多項后續分析。

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    ▲在此前發表的研究中,AlphaFold預測的部分蛋白質結構(圖片來源:DeepMind;參考資料[1])

    不過,目前的AlphaFold仍有提升的空間。倫敦大學學院的Tomek Wlodarski 博士提出,如何開發模型來預測蛋白質如何折疊,而不僅是預測最終的結構,是研究團隊接下來要解決的問題。

    DeepMind的科學團隊主管Pushmeet Kohli博士也指出,現階段他們正在提升AlphaFold的準確性與性能:“我們試圖理解這些蛋白質的行為、它們如何與其他蛋白質互作。”
    一年前的《自然》論文發表時,研究團隊就向科研人員免費公開了AlphaFold的源代碼以及數據庫。目前,已有來自190個國家和地區的50多萬位學者訪問數據庫。這些數據已經在瘧疾疫苗開發、對抗抗生素耐藥性與塑料污染等場景中得到應用,并且幫助研發人員加速新藥研發。
    此次,團隊再次免費公開了最新的數據庫,所有2億多個蛋白質結構都能通過數據庫下載。這份前所未有的豐富數據,將幫助我們探索生命科學的無盡奧秘,并對生物學、醫藥領域產生持久影響。

    參考資料:

    [1] AlphaFold reveals the structure of the protein universe. Retrieved July 28, 2022 from https://www.deepmind.com/blog/alphafold-reveals-the-structure-of-the-protein-universe

    [2] ‘The entire protein universe’: AI predicts shape of nearly every known protein. Retrieved July 28, 2022 from https://www.nature.com/articles/d41586-022-02083-2

    [3] ‘The entire protein universe’: AI predicts shape of nearly every known protein.  Retrieved July 28, 2022 from https://www.newscientist.com/article/2330866-deepminds-protein-folding-ai-cracks-biologys-biggest-problem/

    (藥明康德團隊編輯)


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