“阿尔法折叠”精准预测蛋白质三维结构 加快新药研发_中国经济网——国家经济门户
>  科技日报北京12月1日电(记者刘霞)人工智能(AI)再度发威,霸占了生物学范畴一项严重难题:猜测蛋白质怎么从线性氨基酸链弯曲成3D形状以执行任务。据美国《科学》杂志网站11月30日报导,“蛋白质结构猜测要害评价”(CASP)竞赛传来喜讯:英国“深度学习”(DeepMind)称其AI完成了上述效果,他们的办法将极大加速新药研发进程。  人体具有不计其数种不同的蛋白质,每一种蛋白质都包括几十到几百种氨基酸,这些氨基酸的次序决议了它们之间的效果,赋予蛋白质杂乱的三维形状,然后决议了蛋白质的功用。了解这些三维形状有助于研讨人员规划出能在蛋白质缝隙内停留的药物。此外,组成出具有所需结构的蛋白质,还能够加速酶的研发进程,让生物燃料范畴获益。  几十年来,研讨人员运用X射线晶体学或低温电子显微镜(cryo-EM)等试验技能来破译蛋白质的三维结构,但这种办法或许需求数月乃至数年,且未必收效。现在,在生命体内发现的2亿多个蛋白质中,只要17万个蛋白质的结构被破解。  1994年,为更好猜测和破解蛋白质三维结构,马里兰大学结构生物学家约翰·穆尔特等人发起了CASP竞赛,每两年举办一次。在本年的竞赛中,“深度学习”团队的“阿尔法折叠”(AlphaFold)办法的中位分数为92.4(满分100分,90分以上被以为猜测办法可与试验办法相媲美),猜测最具挑战性的蛋白质的均匀得分为87,比次优猜测高出25分。它乃至拿手猜测嵌入细胞膜的蛋白质结构——细胞膜是许多人类疾病的中心,但很难用X射线晶体学研讨。  欧洲生物信息学研讨所声誉主任珍妮特·桑顿说:“‘深度学习’团队所获得的效果是惊人的,将改动结构生物学和蛋白质研讨的未来。”  穆尔特则表明,这是一个有50年前史的问题,“阿尔法折叠”改动了游戏规则,试验学家将能运用准确的结构猜测来了解不透明的X射线和低温电磁数据;药物规划者也可借此敏捷厘新鲜冠病毒等新冒出的风险病原体中每种蛋白质的结构,然后更快研发出相关药物。  总编辑圈点  蛋白质的形状决议了其功用。知道蛋白质怎么折叠时,咱们才干知晓蛋白质的效果。但光是解析蛋白质折叠后的结构,就现已十分困难。常用的办法是冷冻电镜、核磁共振或许X射线等。结构要看得精密,耗时长且本钱不菲。猜测蛋白质折叠后的形状,则是“阴间难度”。它能够在极短时间内把自己折叠成令人不可思议的形状,猜测所需求的算力可谓惊人。在人工智能协助下,从前的天方夜谭成为事实。这或许是一项革命性效果,为人类探究药物分子国际供给了强壮东西。

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