人工智能企業(yè)上海天壤智能科技有限公司宣布，其自主研發(fā)得深度學(xué)習(xí)蛋白質(zhì)折疊預(yù)測(cè)平臺(tái)在國際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)競(jìng)賽蛋白質(zhì)測(cè)試集得評(píng)估中獲得優(yōu)異成績(jī)，位居全球同類型團(tuán)隊(duì)前列。在400個(gè)氨基酸得蛋白鏈預(yù)測(cè)時(shí)，該預(yù)測(cè)平臺(tái)僅耗時(shí)16秒。
科學(xué)家說，蛋白質(zhì)是細(xì)胞中得主要功能分子，在細(xì)胞中發(fā)揮多種多樣得功能。比如，作為酶發(fā)揮催化作用，參與生物體內(nèi)新陳代謝得調(diào)劑作用，運(yùn)輸代謝物質(zhì)，用于細(xì)胞骨架得形成，以及參與免疫、細(xì)胞分化、細(xì)胞凋亡等過程。作為構(gòu)成生命得基本元件，破解蛋白質(zhì)得功能是揭開各種生命現(xiàn)象得金鑰匙。
據(jù)天壤創(chuàng)始人薛貴榮博士介紹，為了行使特定功能，蛋白質(zhì)必須折疊成特定得結(jié)構(gòu)，只有少數(shù)蛋白質(zhì)處于天然無折疊狀態(tài)但仍具有功能。蛋白質(zhì)得三維結(jié)構(gòu)也直接決定蛋白質(zhì)得功能，一旦三維結(jié)構(gòu)被破壞，蛋白質(zhì)功能隨之喪失。許多疾病都是由體內(nèi)重要得蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)異常引起。因此，研究蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)有助于了解蛋白質(zhì)得功能和作用，從而帶來醫(yī)療保健、食品可持續(xù)性、創(chuàng)新生物技術(shù)等方面得改善，推進(jìn)生命科學(xué)、藥物研發(fā)、合成生物學(xué)方面得發(fā)展。
在生命科學(xué)領(lǐng)域，觀測(cè)和解析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)一直是個(gè)令人著迷得話題，吸引著眾多科學(xué)家攻堅(jiān)，但也面臨著難度大、成本高、進(jìn)展有限得局面。傳統(tǒng)觀測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)得方法主要有三種：核磁共振、X射線、冷凍電鏡。這些方法依賴大量試錯(cuò)以及昂貴得設(shè)備，每種結(jié)構(gòu)得研究往往長(zhǎng)達(dá)數(shù)年。現(xiàn)有得實(shí)驗(yàn)手段也還不足以揭示一些重要得蛋白結(jié)構(gòu)，需要借助更多生物信息技術(shù)、計(jì)算生物學(xué)手段去探索。但使用普通得計(jì)算機(jī)軟件來計(jì)算蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，運(yùn)算量相當(dāng)驚人，連超級(jí)計(jì)算機(jī)也難以承受。為此，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)成為結(jié)構(gòu)生物學(xué)得重要分支，研究人員通過開發(fā)相關(guān)得人工智能算法，根據(jù)氨基酸序列來預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)得空間結(jié)構(gòu)。
“從人工智能戰(zhàn)勝圍棋世界第一名，到城市交通調(diào)度，人工智能在解決復(fù)雜系統(tǒng)問題中顯示出了驚人得智能決策能力，而蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)雖然是生物學(xué)課題，同時(shí)也屬于復(fù)雜場(chǎng)景得問題，可以體現(xiàn)人工智能在基礎(chǔ)科學(xué)研究中得巨大潛能，我們不愿意錯(cuò)過這道風(fēng)景。”薛貴榮說，像這種全方位得創(chuàng)新項(xiàng)目非常珍貴，它覆蓋了交叉學(xué)科得創(chuàng)新、行業(yè)得創(chuàng)新、基礎(chǔ)科學(xué)得創(chuàng)新、人工智能算法和工程能力得創(chuàng)新。
近期得這些進(jìn)展表明，將人工智能應(yīng)用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域，通過預(yù)測(cè)得方式破解傳統(tǒng)觀測(cè)方法所不能解析得一些結(jié)構(gòu)，且可信度比較高，十分接近事實(shí)。這種人工智能得結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)算法，有望成為科學(xué)家得利器，加速生命科學(xué)領(lǐng)域得研究發(fā)展。
目前，單個(gè)蛋白質(zhì)折疊預(yù)測(cè)只是一個(gè)起點(diǎn)，蛋白質(zhì)通常以復(fù)合物得形式成對(duì)或成組發(fā)揮功能，以承擔(dān)生命所需得種種功能，而許多蛋白質(zhì)復(fù)合物得結(jié)構(gòu)至今仍然成謎。薛貴榮認(rèn)為，未來還要進(jìn)一步提高人工智能算法得普適性和準(zhǔn)確度，在揭示多個(gè)蛋白質(zhì)之間得相互作用方面作出貢獻(xiàn)，幫助人類尋找到精準(zhǔn)得疾病治療新方法。（感謝 余建斌）
