人工智能能“构思”新的蛋白质结构吗

半个世纪以来，科学家们一直在寻找“蛋白质折叠问题”的解决方案。这是生物学领域的一个重大挑战，困扰了几代科学家。但是现在，人工智能已经解决了这个问题。根据《自然》杂志1日发表的论文，包括华盛顿大学、伦斯勒理工学院和哈佛大学的研究人员在内的研究团队描述了一种升级的折叠系统，该系统由DeepMind公司开发，将“构思”一种结构稳定的新蛋白质。

研究人员表示，这是AI网络在解决生物学领域最大的挑战之一——(基于氨基酸序列确定蛋白质的三维(3D)结构)方面取得的巨大飞跃。它是生命科学和医学的福音，极大地促进了人们对细胞基本结构的认识，将推动更快、更先进的药物制造过程。

蛋白质存在于每个细胞中，是一种线性分子，会自发折叠成复杂的3D形状，其形状和功能密切相关。例如，抗体蛋白质的折叠形状使它们能够准确识别和瞄准特定的异物，就像钥匙插入锁一样。这种折叠在几乎所有生物过程中至关重要，如细胞发育、脱氧核糖核酸修复和新陈代谢。因此，了解蛋白质的折叠结构对于理解生物的功能和最终生命的运行模式非常重要。

然而，蛋白质根据其氨基酸序列可能折叠成的不同构型的数量是天文数字。在折叠出现之前，科学家对人体内约2万种蛋白质的3D结构只知道17%左右。这种已知的蛋白质结构是科学家们在实验室里通过X射线晶体学和核磁共振几十年来苦心计算出来的，这需要数百万美元的设备和数月甚至数年的重复实验。近年来，神经网络和深度学习等人工智能技术彻底改变了这项工作的准确性。

利用折叠，科学家已经获得了几乎所有(98.5%)人类蛋白质组的三维结构。其中36%的预测准确率非常高，另外22%的预测准确率很高。

这次，研究人员向AI提供了蛋白质结构完全随机的氨基酸序列，并在其中引入了一些突变，直到AI神经网络预测他们可以将其折叠成稳定的结构，最终产生了2000个新的蛋白质序列。

该论文的合著者、美国华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所贝克实验室博士后伊万阿尼什琴科(Ivan Anishchenko)表示：“在任何时候，我们都没有引导AI获得具体的结果，这些新的蛋白质结构完全是由计算机构想出来的。”

研究人员表示，AI深度学习网络大大简化了蛋白质的设计。未来希望用AI设计新的功能蛋白，包括基于蛋白质的药物和酶。