人工智能解開了生物學的巨大挑戰之一

數十年來，科學家一直在努力尋找如何快速預測蛋白質的扭曲，糾結形狀的方法，并從那里進一步了解生命本身的機制。本周，由谷歌姊妹公司DeepMind創建的一個人工智能程序被證明實際上已經克服了這一挑戰，它預測了在兩年一度的競賽中，蛋白質被扭曲成三維結構的方式，該評判被認為是改變游戲規則的結果。

馬里蘭大學的計算生物學家約翰·穆爾特(John Moult)說：“從某種意義上說，問題已經解決了。他于1994年與他人共同創立了蛋白質結構預測技術(CASP)競爭性關鍵評估，并被《自然》雜志引用。

歐洲生物信息學研究所的珍妮特·桑頓周一在競賽組織者的一份聲明中說，解決這一問題的工作是“人類好奇心，努力和智慧的勝利”。

與CASP或DeepMind無關的桑頓說：“對蛋白質結構的更好理解以及使用計算機進行預測的能力意味著對生命，進化以及人類健康和疾病的更好理解。”

所有生物的細胞都包含數千種蛋白質，它們是催化體內大多數化學反應的主力。

它們對生命至關重要-從肌肉功能到血液中的氧氣攜帶-也是癌癥，甚至等疾病的關鍵。

蛋白質從氨基酸鏈開始，然后皺成獨特的三維纏結。

正是這種形狀與其功能直接相關。

半個世紀以來，科學家一直在思考如何準確，快速地預測蛋白質的形成形式(在數量眾多的可能性中)，即通過查看其氨基酸鏈來決定蛋白質的形成過程，這一過程在實驗室中可能要花費數年的時間。

CASP競賽涉及大約100個團隊，這些團隊獲得了數十種蛋白質的氨基酸序列，并負責估計其最終形狀，這是組織者所熟知的。

DeepMind的程序AlphaGo在復雜的策略游戲“ Go”中擊敗了精英人類玩家，在2016年震驚了世界。DeepMind在2018年的上一場競賽中已經位居榜首。

根據CASP的組織者，這次，它的AlphaFold程序確定了許多蛋白質的形狀“達到了與昂貴且費時的實驗室實驗相當的精確度”。

“這改變了醫學”

馬克斯·普朗克發育生物學研究所的進化生物學家安德烈·盧帕斯(Andrei Lupas)是評估小組的成員，他對《自然》雜志說，AlphaFold幫助他確定了一種他的實驗室一直試圖固定下來的蛋白質的結構。

他告訴《自然》雜志：“這將改變醫學。它將改變研究。它將改變生物工程。它將改變一切。”

關于藥物發現和《科學轉化醫學》(Science Translational Medicine)制藥行業的文章的德里克·洛(Derek Lowe)將蛋白質折疊描述為“看著成堆的鉸鏈木材自發地重新堆成功能性的船，貨車和樹屋”。

他說，AlphaFold結果并不意味著該程序將持續提供正確的蛋白質結構。

“但是要使許多不同的蛋白質達到這樣的結構精度水平，這是以前從未做過的事情。”

DeepMind表示，正在研究該程序如何幫助增加對某些疾病的了解，例如，確定一種蛋白質是否發生故障。

它在一份聲明中說：“這些見解可以使藥物開發工作更加精確，并補充現有的實驗方法，從而更快地找到有希望的治療方法。”

該公司補充說，它正在努力編寫一份經過同行評審的論文，并且正在“探索如何最好地提供對該系統的更廣泛訪問”。