科技日報北京12月2日電（實習記者張佳欣）半個世紀以來，科學家一直在尋找解決“蛋白質(zhì)折疊問題”的方法。這是生物學領域的一項重大挑戰(zhàn)，難倒了幾代科學家。但現(xiàn)在，人工智能（AI）解決了這一問題。據(jù)《自然》雜志1日發(fā)表的論文，包括美國華盛頓大學、倫斯勒理工學院和哈佛大學的研究人員在內(nèi)的研究小組描述了一種升級的阿爾法折疊系統(tǒng)，該系統(tǒng)由深度思維（DeepMind）公司開發(fā)，會“構想”出具有穩(wěn)定結構的新蛋白質(zhì)。
研究人員表示，這是AI網(wǎng)絡在解決生物學領域最大的挑戰(zhàn)之一——根據(jù)氨基酸序列確定蛋白質(zhì)三維（3D）結構方面取得的巨大飛躍，是生命科學和醫(yī)學的福音，極大地促進了人們對細胞基本結構的理解，并將推動更快、更先進的藥物制造進程。
蛋白質(zhì)存在于每個細胞中，是一種線狀分子，會自發(fā)折疊成復雜的3D形狀，其形狀與功能密切相關。例如，抗體蛋白折疊的形狀能使它們精確識別和瞄準特定的異物，就像一把鑰匙插入鎖中一樣。在細胞發(fā)育、DNA修復和新陳代謝等幾乎所有生物學過程中，這種折疊非常關鍵。因此，了解蛋白質(zhì)折疊結構對于了解生物體的功能以及最終生命的運作方式至關重要。
然而，蛋白質(zhì)根據(jù)其氨基酸序列可能折疊成的不同構型的數(shù)量是個天文數(shù)字。在阿爾法折疊出現(xiàn)之前，科學家只知道人體大約2萬種蛋白質(zhì)中約17%的3D結構。已知的蛋白質(zhì)結構是幾十年來科學家在實驗室里通過X射線結晶學和核磁共振等方法煞費苦心計算出來的，這些方法需要數(shù)百萬美元的設備和數(shù)月乃至數(shù)年的反復試驗。近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習等AI技術使這項工作的準確性發(fā)生了革命性變化。
利用阿爾法折疊，科學家獲得了幾乎所有（98.5%）人類蛋白質(zhì)組的3D結構。其中36%的預測準確率非常高，另外22%的預測準確率較高。
此次，研究人員向AI提供了完全隨機的蛋白質(zhì)結構的氨基酸序列，并向其中引入一些突變，直到AI神經(jīng)網(wǎng)絡預測到它們能將其折疊成穩(wěn)定的結構為止，最終共產(chǎn)生了2000種全新的蛋白質(zhì)序列。
研究論文共同作者、美國華盛頓大學醫(yī)學院蛋白質(zhì)設計研究所貝克實驗室的博士后學者伊萬·阿尼先科表示：“任何時候，我們都沒有引導AI得出特定結果，這些新的蛋白質(zhì)結構完全是計算機‘構想’出來的。”
研究人員表示，AI深度學習網(wǎng)絡極大簡化了蛋白質(zhì)的設計。未來，希望利用AI設計具有功能的新蛋白質(zhì)，包括基于蛋白質(zhì)的藥物、酶等。
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