废塑料加工流程图(里程碑DeepMind 模型实现蛋白质3D结构预测)

Posted 2023-05-25

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废塑料加工流程图(里程碑DeepMind 模型实现蛋白质3D结构预测)

在11月30日举行的两年一次的CASP蛋白质结构预测挑战赛中，DeepMind团队开发的AlphaFold深度神经网络模型脱颖而出，胜过其他100个团队，在解决生物学最严峻的挑战之一——从蛋白质的氨基酸序列确定蛋白质的3D形状方面取得了巨大飞跃。

AlphaFold模型CASP挑战赛准确度变化图，图片来自Google

蛋白质结构预测

蛋白质是生命中必不可少的大而复杂的分子。人体执行的几乎所有功能，例如收缩肌肉、感知光线或将食物转化为能量，都取决于蛋白质。蛋白质独特的3D结构决定了蛋白质的功能，一旦了解了蛋白质的形状，就可以猜测其在细胞中的作用，科学家可以开发出与蛋白质独特形状有关的药物。

蛋白质3D折叠原理图，图片来自Google

但蛋白质是一长串氨基酸链，可以扭曲并弯曲成令人难以置信的各种形状，组合的种类可以达到googol的立方（1后跟300个零），因此如何预测蛋白质的3D形状成为了研究人员的难题。目前的方法是使用核磁共振、X射线晶体学或低温电子显微镜来确定蛋白质的结构，但这些方法需要昂贵的设备，并且可能需要数年的广泛试验，研究某个蛋白质结构的成本高达数万或数十万美元。

血红蛋白3D结构图，图片来自Google

AlphaFold模型

AlphaFold项目是DeepMind研究实验室历时四年的努力开发的AI模型，今年1月DeepMind的AlphaFold团队在《Nature》杂志上发表了最新的研究进展。

DeepMind的CEO Demis Hassabis，图片来自Google

DeepMind的研究人员在一个包含约170,000个蛋白质序列及其形状的公共数据库中对其深度神经网络算法进行了数周的训练，整体训练包含两个步骤，第一步是预测折叠蛋白质中两个配对氨基酸之间的距离，第二步是预测连接这些氨基酸的化学键之间的角度。此外AlphaFold还包括了一个神经网络来预测蛋白质中每对残基之间的距离分布，然后将这些概率合并成一个分数，该分数可估计拟议蛋白质结构的准确性，并利用梯度下降的方式来优化得分。

AlphaFold蛋白质3D结构预测算法步骤图，图片来自Google

AlphaFold模型在CASP比赛中平均得分为92.5（满分100）超过当前实验方法的90分。对于最具挑战性的蛋白质，AlphaFold的中位数为87，比第二名的团队高25分。

AlphaFold蛋白质3D结构预测动画图，图片来自Google

AlphaFold模型的意义

从氨基酸序列准确预测蛋白质结构的能力将对生命科学和医学带来巨大的好处，这将极大地加快了解细胞组成部分的工作，并使更快，更先进的药物发现成为可能。AlphaFold的出现改变了现在的游戏规则，它可以

1. 合成具有所需结构的蛋白质加快酶的发展，从而制造生物燃料并降解废塑料。

2. 使药物设计人员快速确定新的和危险的病原体（例如SARS-CoV-2）中每种蛋白质的结构，从而更快地开发疫苗

3. 解决楔入细胞膜中的蛋白质结构（许多人类疾病的核心），从而更好地了解疾病的原理

但目前的AlphaFold模型也并不完美。在比赛中，该模型明显地在一种蛋白质上摇摆不定，这种蛋白质由52个小重复片段组成，它们在组装时会扭曲彼此的位置。AlphaFold团队希望通过训练来解决这种结构，以及能够共同发挥细胞关键功能的蛋白质复合物的结构。

AI药物研发

药物研发因其复杂性和不确定性，成为了人工智能重点功课的领域之一，Covid-19疫情的爆发为各大公司提供了在医药领域加快人工智能技术研发的动力。近些年来，已经有许多公司在制药领域有所进展。

Alphabet旗下现在有两家致力于解决医疗领域难题的子公司——Verily和Calico。Verily专注于数据利用，通过分析工具、干预协助、研究等方法来改善医疗健康。其关注的疾病包括糖尿病、心脏病、帕金森等；而Calico专注于研究和防治衰老以及其他与年龄有关的疾病。Calico曾发布关于裸鼹鼠衰老模式的研究，并宣布与老年痴呆症药物合作。

Verily旗下Liftware公司为帕金森患者开发的智能勺子，图片来自Google

医疗设备公司美敦力（Medtronic）也与科技巨头建立了联盟，以开发创新的AI产品。这家医疗技术巨头最近从Nutrino获得了一项技术，该技术是一种具有预测性血糖反应算法的营养洞察平台。他们与IBM Watson合作创建了一种葡萄糖监测工具，该工具可以预测糖尿病患者在一到四个小时内是否会出现低血糖。

Medtronic与IBM开发的葡萄糖检测工具，图片来自Google

Tencent在今年7月也发布了自主研发的AI驱动的药物发现平台云深智药（iDrug）。iDrug平台覆盖了新药研发在临床阶段前的全流程，其中包含蛋白质结构预测、虚拟筛选、分子设计/优化、ADMET性质预测及合成路线规划五大模块。Tencent已宣布与多家药企合作开发新型药物。

iDrug云深制药平台流程图，图片来自Google

写在最后

就如AlphaFold开发团队负责人在接受采访时说的那样，AlphaFold在蛋白质3D结构上的突破并不是一个结束，而是一个全新的开始。随着技术的逐步突破，未来会有越来越多的企业走进AI制药的竞技场，越来越多的人类疾病也将因科技的进步而成为历史，希望这一天能够早日到来，让我们共同期待！