彌補傳統(tǒng)觀測方法不足 加速生命科學領域研究
人工智能預測蛋白質結構(新知)
本報記者 余建斌
近日,人工智能企業(yè)上海天壤智能科技有限公司宣布,其自主研發(fā)的深度學習蛋白質折疊預測平臺在國際蛋白質結構預測競賽蛋白質測試集的評估中獲得優(yōu)異成績,位居全球同類型團隊前列。在400個氨基酸的蛋白鏈預測時,該預測平臺僅耗時16秒。
科學家說,蛋白質是細胞中的主要功能分子,在細胞中發(fā)揮多種多樣的功能。比如,作為酶發(fā)揮催化作用,參與生物體內新陳代謝的調劑作用,運輸代謝物質,用于細胞骨架的形成,以及參與免疫、細胞分化、細胞凋亡等過程。作為構成生命的基本元件,破解蛋白質的功能是揭開各種生命現象的金鑰匙。
據天壤創(chuàng)始人薛貴榮博士介紹,為了行使特定功能,蛋白質必須折疊成特定的結構,只有少數蛋白質處于天然無折疊狀態(tài)但仍具有功能。蛋白質的三維結構也直接決定蛋白質的功能,一旦三維結構被破壞,蛋白質功能隨之喪失。許多疾病都是由體內重要的蛋白質結構異常引起。因此,研究蛋白質結構有助于了解蛋白質的功能和作用,從而帶來醫(yī)療保健、食品可持續(xù)性、創(chuàng)新生物技術等方面的改善,推進生命科學、藥物研發(fā)、合成生物學方面的發(fā)展。
在生命科學領域,觀測和解析蛋白質結構一直是個令人著迷的話題,吸引著眾多科學家攻堅,但也面臨著難度大、成本高、進展有限的局面。傳統(tǒng)觀測蛋白質結構的方法主要有三種:核磁共振、X射線、冷凍電鏡。這些方法依賴大量試錯以及昂貴的設備,每種結構的研究往往長達數年。現有的實驗手段也還不足以揭示一些重要的蛋白結構,需要借助更多生物信息技術、計算生物學手段去探索。但使用普通的計算機軟件來計算蛋白質結構,運算量相當驚人,連超級計算機也難以承受。為此,蛋白質結構預測成為結構生物學的重要分支,研究人員通過開發(fā)相關的人工智能算法,根據氨基酸序列來預測蛋白質的空間結構。
“從人工智能戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍,到城市交通調度,人工智能在解決復雜系統(tǒng)問題中顯示出了驚人的智能決策能力,而蛋白質結構預測雖然是生物學課題,同時也屬于復雜場景的問題,可以體現人工智能在基礎科學研究中的巨大潛能,我們不愿意錯過這道風景。”薛貴榮說,像這種全方位的創(chuàng)新項目非常珍貴,它覆蓋了交叉學科的創(chuàng)新、行業(yè)的創(chuàng)新、基礎科學的創(chuàng)新、人工智能算法和工程能力的創(chuàng)新。
近期的這些進展表明,將人工智能應用于蛋白質結構領域,通過預測的方式破解傳統(tǒng)觀測方法所不能解析的一些結構,且可信度比較高,十分接近事實。這種人工智能的結構預測算法,有望成為科學家的利器,加速生命科學領域的研究發(fā)展。
目前,單個蛋白質折疊預測只是一個起點,蛋白質通常以復合物的形式成對或成組發(fā)揮功能,以承擔生命所需的種種功能,而許多蛋白質復合物的結構至今仍然成謎。薛貴榮認為,未來還要進一步提高人工智能算法的普適性和準確度,在揭示多個蛋白質之間的相互作用方面作出貢獻,幫助人類尋找到精準的疾病治療新方法。
《 人民日報 》( 2021年12月27日 18 版)
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