人工智能预测蛋白质结构弥补传统观察方法的不足

近日，人工智能企业上海天朗智能科技有限公司宣布，其自主研发的深度学习蛋白质折叠预测平台在国际蛋白质结构预测大赛蛋白质测试集测评中取得优异成绩，跻身全球同类型顶尖团队行列。当预测400个氨基酸的蛋白质链时，预测平台只需要16秒。

科学家说，蛋白质是细胞中的主要功能分子，在细胞中发挥多种功能。例如，作为一种酶，它起催化作用，参与生物体内代谢的调节，运输代谢物质，用于细胞骨架的形成，并参与免疫、细胞分化和凋亡等过程。作为生命的基本组成部分，破解蛋白质的功能是揭开各种生命现象的金钥匙。

天朗创始人薛博士认为，蛋白质要发挥特定功能，必须折叠成特定的结构，只有少数蛋白质处于自然展开状态但仍具有功能。蛋白质的三维结构也直接决定了蛋白质的功能。一旦三维结构被破坏，蛋白质的功能就会丧失。许多疾病是由体内重要蛋白质的结构异常引起的。因此，研究蛋白质的结构有助于理解蛋白质的功能和作用，从而带来医疗保健、食品可持续性和创新生物技术的改善，促进生命科学、药物研发和合成生物学的发展。

在生命科学领域，蛋白质结构的观察和分析一直是一个引人入胜的话题，吸引了许多科学家来解决这个问题，但也面临着难度大、成本高、进展有限的局面。观察蛋白质结构的传统方法有三种：核磁共振、x光和冷冻电镜。这些方法依赖于大量的试错和昂贵的设备，每个结构的研究往往要持续几年。现有的实验方法不足以揭示一些重要的蛋白质结构，需要借助更多的生物信息学和计算生物学手段进行探索。但是，用普通的计算机软件计算蛋白质结构，计算量相当惊人，连超级计算机都承受不了。因此，蛋白质结构预测已经成为结构生物学的一个重要分支。研究人员开发了相关的人工智能算法，根据氨基酸序列预测蛋白质的空间结构。

“从人工智能战胜Go世界冠军到城市交通调度，人工智能在解决复杂系统问题时展现了惊人的智能决策能力。蛋白质结构预测虽然是一门生物学学科，但也是一个复杂场景的问题，能够体现人工智能在基础科学研究中的巨大潜力。我们不想错过这个风景。”薛表示，像这样全方位的创新项目非常珍贵，涵盖了交叉学科、产业、基础科学、人工智能算法和工程能力的创新。

这些最新进展表明，人工智能在蛋白质结构领域的应用，可以通过预测来解决一些传统观测方法无法分析的结构，可靠性相对较高，非常接近事实。这种人工智能的结构预测算法有望成为科学家的利器，加速生命科学领域的研发。

目前，单蛋白折叠的预测只是一个起点。蛋白质通常以化合物的形式成对或成组地发挥功能，承担生命所需的各种功能，但许多蛋白质化合物的结构仍然是个谜。薛认为，未来应进一步提高人工智能算法的普适性和准确性，从而有助于揭示多种蛋白质之间的相互作用，帮助人类找到精准的疾病治疗新方法。