AI预测的蛋白质结构与实验结构几乎一致
\t 但是 ， 这些实验也并不完美 。 对于 AlphaFold2 与实验结果不同的一些预测 ， 实际上无法确定两者中的哪一个更接近真实结构 ， 因为预测和实验总是有一定的误差幅度 。 AlphaFold2 的许多预测都非常准确 。
当结果公布时 ， 科学家们对这一突破感到震惊 。 有些科学家认为他们在有生之年永远不会看到这个问题得到解决 。 基本上 ， AlphaFold2 和 DeepMind 团队已经“解决”了蛋白质折叠问题 。
西雅图大学的一个研究小组与一个国际合作者团队合作 ， 开发了自己的算法 ， 他们称之为 RoseTTAFold 。 他们将 DeepMind 团队的想法与他们自己的一些想法结合起来 ， 制作了一个实际上在某些方面比 AlphaFold 更好的程序 。 最终 ， 在 2021 年 7 月的同一天 ， DeepMind 和西雅图团队都发布了他们的完整算法 ， 并将代码免费提供给学术界使用 。
AlphaFold的应用猜想一天之内 ， 我们从没有在计算机上预测蛋白质结构的好方法 ， 到拥有两种不同的、高度准确的选择 。 并且已经有很多关于如何使用它们的想法 。 首先 ， DeepMind 发表了一篇论文 ， 预测了几乎所有人类蛋白质的结构 ， 但这远不是AI的唯一用途 。
利用AI进行蛋白质定制
\t ? ?科学家们一直在努力设计阻止蛋白质与其他蛋白质结合的药物 。 如果这些蛋白质是由癌细胞或引起 COVID-19 的病毒制造的 ， 一旦阻止其结合 ， 就能从根源上解决问题 。 该过程通常需要通过修改或者重新设计蛋白质结构 。
顺着这个思路 ， 我们还可以有更多关于新蛋白质的奇特想法 。 我们体内的蛋白质一直在分解有害化学物质并制造有用的副产品 ， 所以想象一下制造一种可以分解有毒废物或生产生物燃料的人造蛋白质 。 这就是他们团队目前的研究方向 。
这两个AI提供了快速设计和测试人工蛋白质的能力 。 生物化学家将创造出我们梦寐以求的奇异蛋白质 ， 生物学家将能够以前所未有的方式探索生命的历史和本质 。 凭借所有这些潜力 ， 生物学的未来开始逐渐成形 。
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