生物史最全“证件照”！DeepMind开放35万种蛋白质结构，超人类知识2倍
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编译 | 韦世玮 徐珊
编辑 | 漠影
今天将成为人类生物学历史上具有重大意义的一天！
智东西7月23日消息 ， 今日 ， 人工智能研究实验室DeepMind与欧洲生物信息学研究所EMBL-EBI（European Bioinformatics Institute）合作 ， 推出了AlphaFold蛋白质结构数据库 ， 该数据库提供了迄今为止人类蛋白质组最完整、最准确的图像 ， 是人类积累的高精度人类蛋白质结构知识的两倍多 。
除了人类蛋白质组（人类基因组表达的所有蛋白质约2万种）之外 ， 他们还将提供其他20种具有生物学意义的生物蛋白质组的开放访问 ， 总计超过35万种蛋白质结构 ， 包括从果蝇到小鼠等动物 ， 以及从大肠杆菌到酵母等细菌 。
发布第一批数据后 ， DeepMind计划继续增加蛋白质库 ， 几乎覆盖所有科学已知的已测序蛋白质 ， 共超过1亿种结构 ， 该库将由EMBL维护 。 在EMBL总干事Edith Heard看来：“这些数据集将改变我们对生命运作方式的理解 。 ”
“我认为这是DeepMind整个10年多生命周期的顶峰 。 ”DeepMind联合创始人兼CEO Demis Hassabis谈道 ， 从成立之初 ， DeepMind就打算将AI方面取得的突破在围棋、雅达利等游戏上进行测试 ， 并将其应用于现实世界的问题 ， 以加速科学突破并造福人类 。
Demis Hassabis称 ， 这些数据对科学和商业研究人员来说都将永久免费开放 。 “任何人都可以将它用于任何事情 ， 他们只需要归功于参与引用的人 。 ”他说 。
▲长期以来 ， 人源中介体复合物（Mediator Complex）一直是结构生物学家最具挑战性的多蛋白系统之一 。 （图源：Nature）
一、AlphaFold预测蛋白质结构 ， 缓解多领域生物研究瓶颈21世纪是生物的世纪 ， 更是计算机的世纪 。
早在去年12月 ， DeepMind就推出了AlphaFold 2系统 ， 可通过AI软件对蛋白质结构进行准确预测 ， 该解决方案被认为能解决困扰科学家们50年的蛋白质折叠（protein folding）问题 。
直到上周 ， DeepMind还发表了相关科学论文和源代码 ， 以解释如何创建这个高度创新的系统 ， 允许其他人通过AlphaFold来完成相关研究工作 。
AlphaFold系统的诞生 ， 证明了AI可以在几分钟内准确预测蛋白质的3D结构 ， 精确到原子精度 。 而AlphaFold蛋白质结构数据库的开放 ， 也将促进世界各地的科学家们加速对人类蛋白质的研究 。
那么 ， 何为蛋白质折叠问题？
简单来说 ， 许多生物过程都是围绕蛋白质来进行的 ， 而蛋白质是由氨基酸序列组成的大型复杂分子 ， 其真正的作用取决于自身独特的3D结构 ， 也就是蛋白质中氨基酸序列的折叠方式 。
了解蛋白质结构能增进人类对生命组成部分的理解 ， 从而推动科学家们在各个领域的研究 。
例如 ， 英国朴茨茅斯大学（CEI）正在利用AlphaFold来设计一种新型酶 ， 以快速分解污染严重的一次性塑料等废物；美国科罗拉多大学博尔德分校通过AlphaFold预测 ， 来研究抗生素耐药性的前景；美国加利福尼亚大学旧金山分校则使用AlphaFold来研究新型冠状病毒的工作原理……
▲AlphaFold预测的蛋白质结构的两个例子（蓝色）与实验结果（绿色）的比较（图源：DeepMind）
这些都是科学家们利用科技带来的大量生物数据信息 ， 一步步转换为未来人类的进步 。
但科学家们指出 ， 这些信息转换到现实世界并产生结果的过程 ， 仍需要大量时间 。 “我认为这不会在一年内改变患者的治疗方式 ， 但它肯定会对科学界产生巨大影响 。 ”科罗拉多大学生物化学系教授Marcelo C. Sousa说 。
需要注意的是 ， AlphaFold软件生成的是蛋白质结构的预测 ， 而不是实验确定的模型 ， 这意味着在某些情况下 ， 科学家还需要进一步的工作来验证结构 。
DeepMind对此表示 ， 他们花了许多时间在AlphaFold软件中构建准确度指标 ， 让它能对每个预测的可信度进行排名 。
不过 ， 蛋白质结构的预测仍对科学研究带来了巨大帮助 。 以往科学家们确定蛋白质结构的实验过程既耗时又昂贵 ， 还要依赖大量反复试验 ， 而蛋白质结构预测即便置信度低 ， 也可以为科学家指明正确的研究方向 ， 为他们节省多年的工作 。
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