DeepMind劃時(shí)代杰作！AlphaFold蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)擊敗人類(lèi)奪冠

　　11月2日，在墨西哥坎昆舉行的第13屆全球蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)競(jìng)賽(Critical Assessment of protein Structure Prediction，CASP)上。組織者宣布，DeepMind 的最新人工智能程序 ——AlphaFold 在一項(xiàng)極其困難的任務(wù)中擊敗了所有對(duì)手，成功預(yù)測(cè)生命基本分子——蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。

　　作為一項(xiàng)基礎(chǔ)技術(shù)，DeepMind在自己博客中，將AlphaFold 稱(chēng)為在展示人工智能研究推動(dòng)和加速新科學(xué)發(fā)現(xiàn)方面的“第一個(gè)重要里程碑”。

　　通過(guò)跨學(xué)科方法，DeepMind匯集了來(lái)自結(jié)構(gòu)生物學(xué)，物理學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專(zhuān)家，以應(yīng)用尖端技術(shù)，僅根據(jù)其基因序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的3D結(jié)構(gòu)。

　　在獲悉這一劃時(shí)代的技術(shù)性突破后，動(dòng)脈網(wǎng)試圖通過(guò)以下邏輯，還原DeepMind再次戰(zhàn)勝人類(lèi)模型的“里程碑”事件，以及DeepMind在醫(yī)療領(lǐng)域所做的探索。

　　1. 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的劃時(shí)代意義

　　2. DeepMind憑借什么奪冠

　　3. AI算法將漫長(zhǎng)費(fèi)力的預(yù)測(cè)過(guò)程縮短至幾小時(shí)

　　4. DeepMind的AI落地將給醫(yī)學(xué)帶來(lái)多少顛覆

　　曾獲得諾貝爾獎(jiǎng)的科學(xué)難題

　　蛋白質(zhì)是維持生命所必需的大而復(fù)雜的分子。幾乎我們身體所執(zhí)行的所有功能 ： 收縮肌肉、感知光線(xiàn)或?qū)⑹澄镛D(zhuǎn)化為能量， 都可以追溯到一種或多種蛋白質(zhì)以及它們?nèi)绾我苿?dòng)和變化。這些蛋白質(zhì)的配方， 稱(chēng)為基因。

　　任何給定的蛋白質(zhì)可以做什么取決于其獨(dú)特的3D結(jié)構(gòu)。例如，構(gòu)成我們免疫系統(tǒng)的抗體蛋白質(zhì)是“Y形”的，并且類(lèi)似于獨(dú)特的鉤子。通過(guò)鎖定病毒和細(xì)菌，抗體蛋白能夠檢測(cè)和標(biāo)記引起疾病的微生物以進(jìn)行消滅。

　　類(lèi)似地，膠原蛋白的形狀像繩索，其在軟骨，韌帶，骨骼和皮膚之間傳遞張力。其他類(lèi)型的蛋白質(zhì)包括CRISPR和Cas9，它們像剪刀一樣起作用，切割和粘貼DNA;抗凍蛋白，其3D結(jié)構(gòu)允許它們結(jié)合冰晶并防止生物凍結(jié);核糖體就像一個(gè)程序化的裝配線(xiàn)，幫助自己構(gòu)建蛋白質(zhì)。

　　但是純粹從其基因序列中找出蛋白質(zhì)的三維形狀是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)，科學(xué)家們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了幾十年的挑戰(zhàn)。挑戰(zhàn)在于DNA僅包含有關(guān)蛋白質(zhì)構(gòu)建塊序列的信息，稱(chēng)為氨基酸殘基，形成長(zhǎng)鏈。預(yù)測(cè)這些鏈如何折疊成蛋白質(zhì)的復(fù)雜3D結(jié)構(gòu)就是所謂的“蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題”。

　　預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)3D結(jié)構(gòu)模型示意(圖片來(lái)源：DeepMind官網(wǎng))

　　“蛋白質(zhì)折疊”是一種令人難以置信的分子折疊形式，科學(xué)界以外很少有人討論，但卻是一個(gè)非常重要的問(wèn)題。生物由蛋白質(zhì)構(gòu)成，生物體功能由蛋白質(zhì)形狀決定。理解蛋白質(zhì)的折疊方式可以幫助研究人員走進(jìn)科學(xué)和醫(yī)學(xué)研究的新紀(jì)元。

　　因此，蛋白質(zhì)折疊(Protein Folding)問(wèn)題被列為“21世紀(jì)的生物物理學(xué)”的重要課題，它是分子生物學(xué)中心法則尚未解決的一個(gè)重大生物學(xué)問(wèn)題。蛋白質(zhì)可在短時(shí)間中從一級(jí)結(jié)構(gòu)折疊至立體結(jié)構(gòu)，研究者卻無(wú)法在短時(shí)間中從氨基酸序列計(jì)算出蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，甚至無(wú)法得到準(zhǔn)確的三維結(jié)構(gòu)。

　　美國(guó)NIH的Christian Anfinsen博士因?yàn)榘l(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)不需要其他幫助就可以自發(fā)地完成蛋白質(zhì)折疊的過(guò)程，于1972年獲得了諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)。

　　DeepMind的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Demis Hassabis說(shuō)：“對(duì)DeepMind來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)非常關(guān)鍵的時(shí)刻，這是一個(gè)‘燈塔’項(xiàng)目，是我們?cè)谌藛T和資源方面的第一項(xiàng)重大投資，同時(shí)也是正在成為一個(gè)基本的、非常重要的、現(xiàn)實(shí)世界的科學(xué)問(wèn)題?！?/p>

　　早在2017年，美國(guó)科羅拉多大學(xué)“JILA物理研究中心”的生物物理學(xué)家們通過(guò)更細(xì)致地測(cè)量了蛋白質(zhì)折疊后發(fā)現(xiàn)，其折疊過(guò)程比科學(xué)家們?cè)?jīng)的預(yù)測(cè)更為復(fù)雜。這意味著，有關(guān)蛋白質(zhì)，我們的了解程度尚在皮毛。

　　蛋白質(zhì)分子的基本組成是氨基酸鏈。通過(guò)一系列中間過(guò)程，像折紙一樣，氨基酸鏈折疊成三維結(jié)構(gòu)，之后才具有功能。準(zhǔn)確地描述這個(gè)折疊過(guò)程，需要已知所有中間狀態(tài)的形態(tài)。最新研究就揭示這個(gè)過(guò)程中許多未知的狀態(tài)，這一研究成果公布在3月3日的Science雜志上。