DeepMind的蛋白質折疊突破如何改變藥物開發_DEEP:MIN

由Google的DeepMind開發的AI系統取得了“一代一代”的突破，這可能對我們治療疾病的方式產生巨大影響：準確預測蛋白質如何折疊成形狀。

蛋白質幾乎是每個生物過程的基礎。每個氨基酸都由折疊成無數精致形狀的氨基酸串組成，這些形狀決定了它們的作用。

預測這些結構可以幫助我們了解蛋白質是如何引起疾病的，并開發出可以治療疾病的藥物。但是科學家目前僅知道他們已經鑒定出的2億多種蛋白質中的一小部分的精確3D形狀。

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弄清蛋白質的精確形式通常是耗時且昂貴的過程。但是DeepMind表示，其AlphaFold系統可以在幾天之內預測其結構。

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DeepMind在“蛋白質結構預測關鍵評估”競爭中測試了其性能，該競賽每兩年進行一次預測蛋白質3D結構的實驗。

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總部位于倫敦的實驗室贏得了2018年挑戰賽的冠軍，但其預測缺乏生物學有用的準確性。今年，DeepMind對該系統進行了升級。

最新版本的AlphaFold使用神經網絡系統將折疊的蛋白質的結構識別為“空間圖”，其中殘基為結點，邊緣連接殘基。

該系統接受了來自蛋白質數據庫的大約170,000種蛋白質結構的培訓，并使用了相對適中的計算能力-大約相當于在幾周內運行100-200個GPU。

在結果從周一公布的最新評估CASP，系統的預測的三分之二匹配的實驗室實驗精度，具有堪比一個原子的寬度誤差的平均利潤率。

2009年諾貝爾化學獎得主VenkiRamakrishnan教授說：“這項計算工作代表了蛋白質折疊問題的驚人進展，這是生物學已有50年的巨大挑戰。

已經發生了數十年，該領域的許多人都無法預料到。看到它將從根本上改變生物學研究的多種方式，將是令人興奮的。”

DeepMind已經在探索各種可能性。該公司表示正在研究蛋白質結構預測如何加深我們對特定疾病的理解，并相信它們可能對未來的大流行反應有用。及時地，他們可以幫助找到分解塑料廢物甚至從大氣中捕獲碳的酶。

將科學突破轉化為現實影響還有很長的路要走。DeepMind承認，并不是所有的預測都將是完美的，而且在將蛋白質結構應用于實際用途方面仍有很多知識要學習。但工作表明，人工智能有可能實現某些宣傳。

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