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        人工智能預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)

        放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2022-02-21 12:47:05    作者:葉擁天    瀏覽次數(shù):64
        導(dǎo)讀

        人工智能企業(yè)上海天壤智能科技有限公司宣布,其自主研發(fā)得深度學(xué)習(xí)蛋白質(zhì)折疊預(yù)測(cè)平臺(tái)在國(guó)際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)競(jìng)賽蛋白質(zhì)測(cè)試集得評(píng)估中獲得優(yōu)異成績(jī),位居全球同類(lèi)型團(tuán)隊(duì)前列。在400個(gè)氨基酸得蛋白鏈預(yù)測(cè)時(shí),該

        人工智能企業(yè)上海天壤智能科技有限公司宣布,其自主研發(fā)得深度學(xué)習(xí)蛋白質(zhì)折疊預(yù)測(cè)平臺(tái)在國(guó)際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)競(jìng)賽蛋白質(zhì)測(cè)試集得評(píng)估中獲得優(yōu)異成績(jī),位居全球同類(lèi)型團(tuán)隊(duì)前列。在400個(gè)氨基酸得蛋白鏈預(yù)測(cè)時(shí),該預(yù)測(cè)平臺(tái)僅耗時(shí)16秒。

        科學(xué)家說(shuō),蛋白質(zhì)是細(xì)胞中得主要功能分子,在細(xì)胞中發(fā)揮多種多樣得功能。比如,作為酶發(fā)揮催化作用,參與生物體內(nèi)新陳代謝得調(diào)劑作用,運(yùn)輸代謝物質(zhì),用于細(xì)胞骨架得形成,以及參與免疫、細(xì)胞分化、細(xì)胞凋亡等過(guò)程。作為構(gòu)成生命得基本元件,破解蛋白質(zhì)得功能是揭開(kāi)各種生命現(xiàn)象得金鑰匙。

        據(jù)天壤創(chuàng)始人薛貴榮博士介紹,為了行使特定功能,蛋白質(zhì)必須折疊成特定得結(jié)構(gòu),只有少數(shù)蛋白質(zhì)處于天然無(wú)折疊狀態(tài)但仍具有功能。蛋白質(zhì)得三維結(jié)構(gòu)也直接決定蛋白質(zhì)得功能,一旦三維結(jié)構(gòu)被破壞,蛋白質(zhì)功能隨之喪失。許多疾病都是由體內(nèi)重要得蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)異常引起。因此,研究蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)有助于了解蛋白質(zhì)得功能和作用,從而帶來(lái)醫(yī)療保健、食品可持續(xù)性、創(chuàng)新生物技術(shù)等方面得改善,推進(jìn)生命科學(xué)、藥物研發(fā)、合成生物學(xué)方面得發(fā)展。

        在生命科學(xué)領(lǐng)域,觀測(cè)和解析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)一直是個(gè)令人著迷得話題,吸引著眾多科學(xué)家攻堅(jiān),但也面臨著難度大、成本高、進(jìn)展有限得局面。傳統(tǒng)觀測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)得方法主要有三種:核磁共振、X射線、冷凍電鏡。這些方法依賴(lài)大量試錯(cuò)以及昂貴得設(shè)備,每種結(jié)構(gòu)得研究往往長(zhǎng)達(dá)數(shù)年。現(xiàn)有得實(shí)驗(yàn)手段也還不足以揭示一些重要得蛋白結(jié)構(gòu),需要借助更多生物信息技術(shù)、計(jì)算生物學(xué)手段去探索。但使用普通得計(jì)算機(jī)軟件來(lái)計(jì)算蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),運(yùn)算量相當(dāng)驚人,連超級(jí)計(jì)算機(jī)也難以承受。為此,蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)成為結(jié)構(gòu)生物學(xué)得重要分支,研究人員通過(guò)開(kāi)發(fā)相關(guān)得人工智能算法,根據(jù)氨基酸序列來(lái)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)得空間結(jié)構(gòu)。

        “從人工智能戰(zhàn)勝?lài)迨澜绲谝幻?,到城市交通調(diào)度,人工智能在解決復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題中顯示出了驚人得智能決策能力,而蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)雖然是生物學(xué)課題,同時(shí)也屬于復(fù)雜場(chǎng)景得問(wèn)題,可以體現(xiàn)人工智能在基礎(chǔ)科學(xué)研究中得巨大潛能,我們不愿意錯(cuò)過(guò)這道風(fēng)景?!毖F榮說(shuō),像這種全方位得創(chuàng)新項(xiàng)目非常珍貴,它覆蓋了交叉學(xué)科得創(chuàng)新、行業(yè)得創(chuàng)新、基礎(chǔ)科學(xué)得創(chuàng)新、人工智能算法和工程能力得創(chuàng)新。

        近期得這些進(jìn)展表明,將人工智能應(yīng)用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域,通過(guò)預(yù)測(cè)得方式破解傳統(tǒng)觀測(cè)方法所不能解析得一些結(jié)構(gòu),且可信度比較高,十分接近事實(shí)。這種人工智能得結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)算法,有望成為科學(xué)家得利器,加速生命科學(xué)領(lǐng)域得研究發(fā)展。

        目前,單個(gè)蛋白質(zhì)折疊預(yù)測(cè)只是一個(gè)起點(diǎn),蛋白質(zhì)通常以復(fù)合物得形式成對(duì)或成組發(fā)揮功能,以承擔(dān)生命所需得種種功能,而許多蛋白質(zhì)復(fù)合物得結(jié)構(gòu)至今仍然成謎。薛貴榮認(rèn)為,未來(lái)還要進(jìn)一步提高人工智能算法得普適性和準(zhǔn)確度,在揭示多個(gè)蛋白質(zhì)之間得相互作用方面作出貢獻(xiàn),幫助人類(lèi)尋找到精準(zhǔn)得疾病治療新方法。(感謝 余建斌)

         
        (文/葉擁天)
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