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困擾科學家近50年之久的蛋白質折疊問題有了新的解決方法。當?shù)貢r間11月30日，谷歌旗下DeepMind公司宣布，其開發(fā)的AI程序AlphaFold可以準確地預測蛋白質三維空間結構——而高效地破解和疾病有關的蛋白質結構，有助于研究人員發(fā)現(xiàn)新型藥物。 AlphaFold在蛋白質結構預測競賽中斬獲第一 在今年的蛋白質結構預測競賽（下稱“CASP”）中，AlphaFold程序擊敗其余近百支參賽團隊獲得第一，并達到了與實驗室測試基本相當?shù)臏蚀_性水平。CASP競賽每兩年舉辦一次，被業(yè)界視為“蛋白質奧林匹克”。主辦方會面向全球發(fā)布未知的蛋白質序列，每個參賽團隊運用自己設計的算法來預測其結構。隨后，主辦方會將預測結果和實驗室結果進行比較，并根據(jù)兩者的接近性給出0-100的得分。根據(jù)CASP主席、馬里蘭大學教授約翰·莫爾特（John Moult ）的說法，分數(shù)達到90 分左右，就意味著這個算法具有和實驗室方法一樣的破解能力。今年的CASP比賽已經(jīng)是第14屆。Deepmind稱AlphaFold拿下了92.4的平均分，即便是在難度最大的挑戰(zhàn)中，AlphaFold的得分中位數(shù)也達到了87分。據(jù)莫蘭特介紹道，在中等難度的蛋白質結構預測中，其他團隊的最高得分為75分，而AlphaFold能夠獲得90分。蛋白質靶標的兩個示例，綠色為實驗室結果，藍色為計算機預測。圖自Deepmind。早在2018年，AlphaFold首次參加CASP，就在98個參賽團隊中名列榜首，準確地從43種蛋白質中預測出了25種蛋白質結構，而第二名的獲獎團隊僅準確預測出3種。最新版本的AlphaFold算法不僅表現(xiàn)優(yōu)于競爭對手，較18年參賽的舊版本相比也有長足進步。圖自《自然》官網(wǎng)。蛋白質折疊問題已困擾科學家近50年 蛋白質為什么重要？DeepMind官網(wǎng)介紹，蛋白質幾乎可以支持生命所有的功能，而蛋白質的作用很大程度上取決其3D結構。人類當前面臨的許多挑戰(zhàn)，例如開發(fā)新的疾病治療方法或尋找可分解工業(yè)廢物的酶，都與蛋白質及其作用密切相關。確定蛋白質的形狀和功能一直是一個重要的研究領域，而在此前的研究中，每種蛋白質結構的確定可能要花費數(shù)年的艱巨工作，并且要使用數(shù)百萬美元的專用設備。弄清楚蛋白質會折疊成什么樣，被稱為“蛋白質折疊問題”?！霸谶^去將近50年的時間里，我們一直在試圖解答這個問題。“約翰·莫爾特說。據(jù)《自然》報道，研究人員此前普遍通過X射線、低溫電子顯微鏡等實驗技術來確定蛋白質的結構。在80年代至90年代，研究人員曾使用計算機來預測蛋白質結構，但結果并不令人滿意。而AlphaFold可能會為科學家們提供解答這一問題的新思路。德國圖賓根馬克斯·普朗克生物學研究所演化生物學家安德烈·盧帕斯（Andrei Lupas）已經(jīng)帶領團隊花費了十年時間，試圖破解一種細菌的蛋白質結構。而AlphaFold在“半小時“內就給出了它的預測。”它（AlphaFold）將改變研究、改變醫(yī)學、改變一切，” 盧帕斯說。
DeepMind在官網(wǎng)宣稱，像AlphaFold這樣能夠準確預測蛋白質結構的系統(tǒng)，可以加速許多有重大社會意義的研究，例如，因為不了解蛋白質的結構，研究人員無法進一步了解嗜睡病、利什曼病等熱帶醫(yī)學疾病，而這些疾病每年造成了成千上萬人的死亡。
此外，DeepMind稱，這類系統(tǒng)對于許多基礎性的研究也有促進作用：以往開發(fā)一種新型藥物，可能需要花費超過25億美元和十年以上的時間，而這類AI系統(tǒng)通過破解和疾病有關的蛋白質結構，有助于研究人員發(fā)現(xiàn)新型、有效的藥物。
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