人工智慧“自己”定制新蛋白質

在過去兩年中，機器學習徹底改變了蛋白質結構預測。現在，《科學》雜誌上的3篇論文描述了蛋白質設計方面的革命：華盛頓大學醫學院生物學家的研究表明，機器學習可比以前更準確、更快速地創建蛋白質分子。科學家們希望這一進步將帶來更多新的疫苗、療法、碳捕獲工具和可持續生物材料。

論文資深作者、華盛頓大學醫學院生物化學教授、2021年生命科學突破獎獲得者大衛·貝克表示，蛋白質是整個生物學的基礎，但迄今在每種植物、動物和微生物中發現的蛋白質，遠不到所有可能蛋白質的百分之一。有了這些新的軟體工具，研究人員應該能夠找到解決醫學、能源和技術方面長期挑戰的方案。

為了超越自然界中發現的蛋白質，貝克團隊成員將蛋白質設計的挑戰分解為3個部分，併為每個部分使用新的軟體解決方案。

首先，必鬚生成新的蛋白質形狀。在《科學》雜誌上稍早發表的論文中，該團隊設計人工智慧（AI）通過兩種方式生成新的蛋白質形狀：第一種稱為“幻覺”，類似于基於簡單提示就能産生輸出的工具；第二種稱為“修復”，類似于現代搜索欄中的自動完成功能。

其次，為加快這一過程，團隊設計了一種生成氨基酸序列的新演算法。15日發表的論文描述了這個名為ProteinMPNN的工具，運作時間約為1秒，比以前最好的軟體快200多倍。它不但結果優於以前的工具，還不需要專家定制即可運作。

第三，該團隊使用“深度思維”公司開發的“阿爾法折疊”來獨立評估他們提出的氨基酸序列是否可能折疊成預期的形狀。

研究人員表示，預測蛋白質結構的軟體是解決方案的一部分，但它本身無法提出任何新的東西。ProteinMPNN之於蛋白質設計，就像“阿爾法折疊”之於蛋白質結構預測。

在另一篇論文中，貝克實驗室的一個團隊證實，新機器學習工具的組合能可靠地生成在實驗室中起作用的新蛋白質。

研究發現，新製造的蛋白質更有可能按預期折疊，因此可使用這一方法創建非常複雜的蛋白質組裝體。“這是蛋白質設計中機器學習的開端。”貝克説。

【總編輯圈點】

作為複雜的大分子，蛋白質結構相關研究難度頗高。而人工智慧的出場，可以大大提升蛋白質結構相關研究的效率，為生命科學領域的科學家們幫上大忙。幾年前推出的“阿爾法折疊”，可以利用人工智慧預測蛋白質的結構，曾一度震動生命科學界。如今，這項最新研究可以利用人工智慧設計全新的蛋白質，更進一步彰顯了人工智慧在生命科學領域的巨大潛能。