文/观察未来科技
2022年8月25日 ， 华盛顿大学（University of Washington）David Baker教授团队在《细胞》杂志上发表论文 ， 利用AI技术平台精准地从头设计出能够穿过细胞膜的大环多肽分子 ， 开辟了设计全新口服药物的新途径 。
在这项研究中 ， 科学家们进一步扩展了AI设计平台的应用范围 ， 把目光转向了一类称为大环多肽（macrocyclic peptides）的化合物 。 这些大分子与小分子药物相比 ， 具有更大的表面积与靶点蛋白结合 ， 从而能够靶向很多小分子不能影响的蛋白相互作用 。
与抗体相比它们的分子量更小 ， 可能可以穿过细胞膜来靶向细胞内靶点 ， 并且具有可以口服 ， 并且穿越血脑屏障的潜力 。 不过 ， 找到能够穿越细胞膜的大环多肽并不是一件容易的事 。 此前主要发现方式是通过建立包含上百万分子的化合物库 ， 然后进行层层筛选 。
而此次 ， 研究人员则是基于这些大环多肽穿过细胞膜的结构特征 ， 让AI来设计出化合物的序列——科学家们利用AI平台设计出184种由6-12个氨基酸组成的大环多肽 。 这些多肽包含着多种传统大环分子中不常见的化学修饰 。 重要的是 ， 在设计的时候 ， AI平台就已经能够预测出它们最后的折叠形状 。
【AI制药新突破，变革新药发现新模式】人工智能展现出在制药业的优势和潜力 ， 是其他技术无可比拟的 。 尤其是在AlphaFold诞生之后 ， 2021年7月15日 ， AlphaFold2的论文发表 ， 同时公开的还有免费的开源代码等信息 ， 让业内的研究人员们可以打造属于自己的版本 。 一周后 ， DeepMind宣布已经用AlphaFold预测了人体内近乎所有蛋白质的结构 ， 以及20个其他被大量研究的生物体的完整“蛋白质组” ， 其中包括小鼠和大肠杆菌 ， 累计共有36.5万个结构 。
今年 ， DeepMind还计划发布总计1亿多个结构预测——相当于所有已知蛋白的近一半 ， 是蛋白质数据银行（PDB）结构数据库中经过实验解析的蛋白数量的几百倍之多 。 要知道 ， 过去半个多世纪 ， 人类一共解析了五万多个人源蛋白质的结构 ， 人类蛋白质组里大约17%的氨基酸已有结构信息；而AlphaFold的预测结构将这一数字从17%大幅提高到58%；因为无固定结构的氨基酸比例很大 ， 58%的结构预测几乎已经接近极限 。
正如此次研究中 ， 人工智能所展现的能力一样 ， AI不仅改变了科学家测定蛋白质结构的方式 ， 一些研究人员还在利用这些工具打造全新的蛋白质 。 在人工智能的助力下 ， 现在 ， 跳过高通量筛选直接合成候选药物的策略不再遥不可及 。
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