蛋白质 AI技术正在给生物学带来革命氨基酸|生物学|deepmind

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半个世纪以来，生物学的核心有一个未解之谜一直在减缓医学进步。无论你是试图了解生命的生物化学家，还是试图挽救生命的医药学家，你都可能遇到过蛋白质折叠问题。
蛋白质结构

\t        尽管蛋白质是生命的基础，但是我们很难预测它们的样子。但是在 2021 年 7 月 15 日，两个独立团体宣布他们已经破解了它，这一切都归功于一些非常聪明的人工智能。这是振奋人心，因为它最终可能会在对抗癌症和 covid-19 甚至其他病毒的斗争中取得突破。

蛋白质结构预测的难度【蛋白质|AI技术正在给生物学带来革命】
\t        蛋白质是生命的基石。你体内的一切，生物体中的一切，一直到细菌病毒，蛋白质都是重要的组成部分。蛋白质在你的血液中运输氧气，辅助消化食物、复制 DNA、对抗感染、构建细胞结构……
事实上， DNA ，也就是造就你的“密码” ，也是一系列控制制造蛋白质的指令。蛋白质是由一组二十个称为氨基酸的基础分子构成的。如果蛋白质就像单词，那么氨基酸就是构成它们的字母表。
蛋白质的生产过程

\t        当你的身体制造蛋白质时，它会从你的 DNA 中读取指令以制造一长串氨基酸，这些氨基酸以特定的方式折叠起来，并形成特定的形状。这种形状决定了蛋白质的工作方式，因为蛋白质需要与其他蛋白质（像拼图一样）结合在一起，或固定特定分子。这使得蛋白质不同于 DNA 之类的东西， DNA 知道序列就等于知道它做什么。
对于蛋白质来说，氨基酸序列很重要，形状也很重要。然而，巧妙的是氨基酸长链折叠的方式是由序列决定的。根据这一点，理论上就能够计算出蛋白质的最终形状。
找出氨基酸序列是非常容易的，因为这是由 DNA 决定——我们可以读取遗传密码。但是塑造形状要困难得多。蛋白质可以由五十到两千个氨基酸构成，而且每种氨基酸的化学结构略有不同，增加了蛋白质的复杂性。氨基酸的各个部分可以与所有其他附近的氨基酸相互作用，甚至与一些远离的氨基酸相互作用，以看似随机的方向推动折叠。它最终仍然会形成一个每次都相同的有用结构，但是很难预测它是如何变成这样的。
因此，即使我们知道数十亿蛋白质的氨基酸序列，但在计算它们的形状时，我们仍然在黑暗中蹒跚而行。我们目前研究蛋白质结构的一种方法是使用 X 射线晶体学。将含有蛋白质的溶液缓慢蒸发，使留下的蛋白质形成晶体。
X射线下的蛋白质结构
向晶体发射 X 射线以获取图像，然后将这些图像组合成 3D 模型。另一种方法使用核磁共振成像，与医院使用的人体成像技术相同。这些过程非常耗时，根据蛋白质的不同，这个过程可能需要几天甚至几年的时间。
AI助力蛋白质结构预测
\t        但在 2020 年，来自伦敦的一个团队——DeepMind ，发布了一个惊人的公告。他们声称他们的新 AI 算法 AlphaFold2 可以从氨基酸序列和实验方法预测蛋白质的折叠形状。
DeepMind 之前曾因制作AI击败人类而名声大噪，比如，他们的AI曾在国际象棋、围棋、将棋甚至星际争霸 2 中击败世界冠军。但这些游戏AI 只是为真正的科学挑战做准备。
他们此项声明的依据来自于 2020 年举办的一场名为 CASP14 的比赛的结果。 CASP 是一项每两年举办一次的竞赛，旨在让人们尝试用计算机解决蛋白质折叠问题。在比赛中，参赛队将获得大约 100 种已知结构蛋白质的氨基酸序列。
他们已经通过实验得出，比如 X 射线晶体学，但结构尚未公开。然后，团队预测折叠后蛋白质的结构会是什么样子，独立评委将预测与实验进行比较。在 2020 年之前，没有任何团队的预测模型能够接近实验结果。
甚至 DeepMind 在 2018 年最初的 AlphaFold迭代版也没能成功预测。但 2020 年有所不同，不仅仅是因为竞争涉及来自一种名为 SARS-CoV-2 的新病毒的蛋白质。在 CASP14 中， AlphaFold2 破解了这个难题：他们三分之二的预测与实验一样准确。

蛋白质 AI技术正在给生物学带来革命

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