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里程碑！Science、Nature同日發(fā)文，50年生物學難題迎來兩款A(yù)I產(chǎn)品破局

2021.08.09

蛋白質(zhì)（protein）是構(gòu)成生命體的重要物質(zhì)，其功能在很大程度上取決于它獨特的三維結(jié)構(gòu)。在過去的50年里，“蛋白質(zhì)折疊問題”一直是生物學界最大的謎團。盡管X 射線晶體學和冷凍電子顯微鏡等實驗技術(shù)的加入已經(jīng)幫助確定了約10萬種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，但與人體內(nèi)數(shù)十億已知蛋白質(zhì)序列的相比，可謂是杯水車薪。

轉(zhuǎn)折出現(xiàn)在2018年，曾開發(fā)了著名人工智能圍棋程序AlphaGo的人工智能企業(yè)DeepMind帶來了一種名為AlphaFold的人工智能系統(tǒng)，首次在國際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測競賽（CASP）上亮相。而就在2020年的CASP 中，該公司帶來了進階版的AlphaFold2程序擊敗了大約100個團隊，對三分之二的蛋白靶點給出幾乎與實驗室解析相等的結(jié)構(gòu)預(yù)測結(jié)果。驚嘆于人工智能的卓越，CASP的聯(lián)合創(chuàng)始人John Moult甚至直言，“從某種意義上說，問題已經(jīng)解決。”

今天，在解決蛋白質(zhì)折疊這一“生物學近50年來的重大難題”方面，頂級期刊《Nature》及《Science》上的研究報告分別為生物學界照進了一束光。

DeepMind公司在《Nature》雜志上發(fā)表的題為Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold的論文中，公開了進階版的AlphaFold2人工智能系統(tǒng)的源代碼，并且詳細描述了它的設(shè)計框架和訓(xùn)練方法。與初版的AlphaFold相比，AlphaFold2解析蛋白結(jié)構(gòu)的速度有了顯著的提升。

https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2

DeepMind公司AlphaFold首席研究員John Jumper說：“與去年亮相的AlphaFold2相比，新的程序處理蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的速度提升了大約16倍?！?/span>

根據(jù)蛋白的大小，新版本的AlphaFold2可以在幾分鐘到幾小時內(nèi)生成準確的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。另外，這一模型還可以根據(jù)每個氨基酸對其預(yù)測可靠性進行精確預(yù)估，有助于研究人員使用其預(yù)測結(jié)果。

在DeepMind公司公布AlphaFold2框架的同一天，華盛頓大學David Baker研究團隊也在Science發(fā)表了題為Accurate prediction of protein structures and interactions using athree-track neural network的文章，公布了受AlphaFold2啟發(fā)研制出來的RoseTTaFold，該程序在解構(gòu)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)方面的表現(xiàn)可與AlphaFold2比肩。

DOI:10.1126/science.abj8754

去年，當AlphaFold2在CASP上脫穎而出時，許多結(jié)構(gòu)生物學家感到既興奮又沮喪，David Baker也是其中之一，他說：“如果有人解決了你正在解決的問題，但沒有透露他們是如何做到的，你該如何繼續(xù)你的工作呢？”

顯然，David Baker并沒有氣餒，而是與同事一起找到了獨立于AlphaFold2的新“出路”。他們確定了幾項關(guān)鍵進展，包括如何使用與研究人員預(yù)測的目標相關(guān)的蛋白質(zhì)信息，某一部分的預(yù)測結(jié)構(gòu)如何影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理其他相應(yīng)的序列，并最終帶來了RoseTTAFold。

RoseTTAFold的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和性能

與 AlphaFold2一樣，RoseTTAFold能夠借助人工智能在大量示例數(shù)據(jù)庫中識別模式的能力，在學習時生成更精準和可靠的模型。在給一個新的蛋白質(zhì)建模時，RoseTTAFold 會沿著多個“軌道”進行，同時考慮蛋白質(zhì)的氨基酸序列、氨基酸之間的相互作用以及編譯蛋白質(zhì)可能出現(xiàn)的3D結(jié)構(gòu)，通過在軌道間來回“跳躍”從而讓程序綜合所有信息。

當然，與AlphaFold2相比，RoseTTAFold在準確度上稍微遜色一些。不過，AlphaFold2僅能解決單個蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)問題，而RoseTTAFold可用于預(yù)測不同蛋白相互結(jié)合的結(jié)構(gòu)模型，比如使用IL-12和IL-12受體（IL-12R）的序列預(yù)測復(fù)合體結(jié)構(gòu)，實驗證明最終結(jié)果與此前用冷凍電子顯微鏡解析的結(jié)構(gòu)非常相似。

使用 RoseTTAFold 進行復(fù)雜結(jié)構(gòu)預(yù)測

在《Nature》同日發(fā)布的一篇報道中，伊利諾伊州芝加哥大學的計算生物學家 Jinbo Xu 說，這些工具的開源性質(zhì)意味著科學界應(yīng)該能夠在進步的基礎(chǔ)上開發(fā)出更強大、更有用的軟件，這將推動生物學研究向前邁進一大步。

目前，DeepMind公司承諾會繼續(xù)分享人工智能預(yù)測蛋白質(zhì)3D結(jié)構(gòu)的方法，并為科學共同體提供廣泛、免費的獲取途徑。而Baker所在的小組也已經(jīng)公布了其計算機代碼，并建立了一個服務(wù)器，允許其他研究人員使用。據(jù)悉，自從上個月推出以來，該服務(wù)器已經(jīng)預(yù)測了大約500人提交的5000多種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，而計算機代碼也已被下載 250 次。

End

參考資料：

[1]https://www.nature.com/articles/d41586-021-01968-y

[2]https://www.sciencemag.org/news/2021/07/researchers-unveil-phenomenal-new-ai-predicting-protein-structures

[3]https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2#Abs1

[4]https://science.sciencemag.org/content/early/2021/07/14/science.abj8754

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