DeepMind新推出的人工智能再次完勝對(duì)手，能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)高級(jí)結(jié)構(gòu)
AlphaFold預(yù)測(cè)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，圖片來(lái)自，DeepMind
撰文 | 何東明
責(zé)編 | 葉水送
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人工智能正在呈現(xiàn)出超常的能力。在高級(jí)認(rèn)知領(lǐng)域，人工智能也逐漸鋒芒漸露。
12月2日，創(chuàng)造了人工智能奇跡的DeepMind公司，再度重磅推出AlphaFold，在全球蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)競(jìng)賽（CASP）中一舉戰(zhàn)勝人類，奪得冠軍。
為促進(jìn)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)研究與精準(zhǔn)預(yù)測(cè)的最新進(jìn)展，1994年，美國(guó)科學(xué)家約翰·莫爾特（John Moult）發(fā)起了CASP，該競(jìng)賽每?jī)赡昱e辦一屆，已經(jīng)吸引了信息科學(xué)、生物物理學(xué)等不同領(lǐng)域?qū)＜业膮⑴c，成為預(yù)測(cè)蛋白高級(jí)結(jié)構(gòu)評(píng)估的金標(biāo)準(zhǔn)。
折疊成三維構(gòu)象的高級(jí)結(jié)構(gòu)是蛋白質(zhì)作為生命活動(dòng)執(zhí)行者的重要基礎(chǔ)，但由于其高度復(fù)雜與多變性，蛋白高級(jí)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)一直是現(xiàn)代科學(xué)研究的棘手難題。
傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)生物學(xué)手段，如冷凍電鏡、核磁共振、X 射線晶體學(xué)等技術(shù)來(lái)解析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，不僅費(fèi)用高且很耗時(shí)，甚至對(duì)一些復(fù)雜的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，得到的結(jié)果也不一定準(zhǔn)確。為此，至今人類已解析的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)還十分有限。
AlphaFold預(yù)測(cè)蛋白高級(jí)結(jié)構(gòu)的策略，圖片來(lái)自，DeepMind
為解決這一難題，AlphaFold通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，由基因序列來(lái)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的特性，包括氨基酸對(duì)之間的距離，與連接它們的化學(xué)鍵之間的角度。與AlphaZero類似，它是從頭開(kāi)始來(lái)建模，不使用先前已解析的蛋白結(jié)構(gòu)作為模板。這樣AlphaFold只需幾個(gè)小時(shí)就能高度精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)出蛋白質(zhì)高級(jí)結(jié)構(gòu)，因此在CASP中大勝其他選手，成功預(yù)測(cè)了43種蛋白質(zhì)中的25種最精確結(jié)構(gòu)，第二名只預(yù)測(cè)出了3種。
AlphaFold預(yù)測(cè)出的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，圖片來(lái)自，DeepMind
DeepMind共同創(chuàng)始人Hassabis指出，AlphaFold并沒(méi)有解決蛋白質(zhì)折疊的高級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)難題，這只是前進(jìn)的第一步。
AlphaFold的驕人表現(xiàn)，必將有力促進(jìn)深入理解生命活動(dòng)與藥物研發(fā)，也有力地呈現(xiàn)出，人工智能通過(guò)整合多種資源以加速解決科學(xué)難題所具有的巨大潛力。
參考資料
1. AlphaFold: Using AI for scientific discovery | DeepMind https://deepmind.com/blog/alphafold/
2. Google's DeepMind predicts 3D shapes of proteins | Science |The Guardian https://www.theguardian.com/science/2018/dec/02/google-deepminds-ai-program-alphafold-predicts-3d-shapes-of-proteins
