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人工智慧解碼蛋白質摺疊 速度獲突破

蛋白質的三維結構相當複雜,此為中共病毒的棘蛋白三維模型。

華盛頓大學(University of Washington)的一個研究組設計了一款能夠準確預測蛋白質摺疊模型的軟體。以前,確定一種蛋白質的摺疊構象需要幾年的時間,而使用這款軟體大約十分鐘即可得到結果。這個研究組把軟體在網上公開供所有同行下載使用。

蛋白質摺疊(protein folding)是與蛋白質的功能緊密相關的因素。科學家發現像糖尿病、帕金森氏病、阿茲海默症(Alzheimer’s)等現在無法治療的疾病都與蛋白質出錯相關。科學家希望能從化學成分準確預測蛋白質的三維構象,依此設計治療各種疾病的新蛋白質,就能解決很多與生物分子相關的高科技的棘手問題。

然而要獲得蛋白質三維構象猶如一個破譯密碼的過程,在這類軟體出現之前,研究者一般需要幾年的時間才能確定一種蛋白質的摺疊構象。近年來,科學家發現利用人工智慧軟體可以大幅加快研究進程。研究人員迫切需要這類能夠快速、準確地預測蛋白質摺疊模型的軟體。這對攻克人類多種疾病具有重要意義。

2020年,谷歌旗下人工智慧公司DeepMind推出了能夠快速解碼蛋白質摺疊構象的人工智慧軟體AlphaFold2,在世界蛋白質模型預測競賽中排名第一。這款軟體當時受到生物界廣泛關注,但是,該公司當時沒有開放這款軟體供同行共享。

加州大學結構生物物理學家阿加德(David Agard)評價此事說:「這(AlphaFold2的誕生)相當令人激動,但是也讓人沮喪。」

在那之後至今僅幾個月的時間,華盛頓大學的研究組設計出一個完全可以與AlphaFold2形成競爭的另一款同類軟體RoseTTAFold,並立即公開供業界免費使用。

今年6月中旬,就在這個新軟體發布在論文預印網之後僅3天,DeepMind的總裁哈薩比斯(Demis Hassabis)發布推文說,他們正在審議AlphaFold2的細節,公司「將把AlphaFold開放供科學界免費使用」。

7月15日,《科學》(Science)期刊發表了華盛頓大學的軟體成果。同日,《自然》(Nature)期刊也迅速發表了關於AlphaFold的研究報告。

華盛頓大學研究組的貝克(David Baker)說:「他們的研究成果沒有落後於我們發表,這是合理的,因為我們的研究是基於他們的成果之上。」

自7月起,世界各地已經有140多個獨立研究組從開源軟體資料庫GitHub上,下載了華盛頓大學研究組開發的RoseTTAFold軟體。

合作研究員之一華盛頓大學醫學院的白克(Minkyung Baek)說:「我們希望這個新工具將不斷為研究界提供幫助。」◇#

責任編輯: 夏雨荷  來源:大紀元記者李少維編譯報導 轉載請註明作者、出處並保持完整。

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