人工智能解开了生物学的巨大挑战之一

数十年来，科学家一直在努力寻找如何快速预测蛋白质的扭曲，纠结形状的方法，并从那里进一步了解生命本身的机制。本周，由谷歌姊妹公司DeepMind创建的一个人工智能程序被证明实际上已经克服了这一挑战，它预测了在两年一度的竞赛中，蛋白质被扭曲成三维结构的方式，该评判被认为是改变游戏规则的结果。

马里兰大学的计算生物学家约翰·穆尔特(John Moult)说：“从某种意义上说，问题已经解决了。他于1994年与他人共同创立了蛋白质结构预测技术(CASP)竞争性关键评估，并被《自然》杂志引用。

欧洲生物信息学研究所的珍妮特·桑顿周一在竞赛组织者的一份声明中说，解决这一问题的工作是“人类好奇心，努力和智慧的胜利”。

与CASP或DeepMind无关的桑顿说：“对蛋白质结构的更好理解以及使用计算机进行预测的能力意味着对生命，进化以及人类健康和疾病的更好理解。”

所有生物的细胞都包含数千种蛋白质，它们是催化体内大多数化学反应的主力。

它们对生命至关重要-从肌肉功能到血液中的氧气携带-也是癌症，甚至等疾病的关键。

蛋白质从氨基酸链开始，然后皱成独特的三维缠结。

正是这种形状与其功能直接相关。

半个世纪以来，科学家一直在思考如何准确，快速地预测蛋白质的形成形式(在数量众多的可能性中)，即通过查看其氨基酸链来决定蛋白质的形成过程，这一过程在实验室中可能要花费数年的时间。

CASP竞赛涉及大约100个团队，这些团队获得了数十种蛋白质的氨基酸序列，并负责估计其最终形状，这是组织者所熟知的。

DeepMind的程序AlphaGo在复杂的策略游戏“ Go”中击败了精英人类玩家，在2016年震惊了世界。DeepMind在2018年的上一场竞赛中已经位居榜首。

根据CASP的组织者，这次，它的AlphaFold程序确定了许多蛋白质的形状“达到了与昂贵且费时的实验室实验相当的精确度”。

“这改变了医学”

马克斯·普朗克发育生物学研究所的进化生物学家安德烈·卢帕斯(Andrei Lupas)是评估小组的成员，他对《自然》杂志说，AlphaFold帮助他确定了一种他的实验室一直试图固定下来的蛋白质的结构。

他告诉《自然》杂志：“这将改变医学。它将改变研究。它将改变生物工程。它将改变一切。”

关于药物发现和《科学转化医学》(Science Translational Medicine)制药行业的文章的德里克·洛(Derek Lowe)将蛋白质折叠描述为“看着成堆的铰链木材自发地重新堆成功能性的船，货车和树屋”。

他说，AlphaFold结果并不意味着该程序将持续提供正确的蛋白质结构。

“但是要使许多不同的蛋白质达到这样的结构精度水平，这是以前从未做过的事情。”

DeepMind表示，正在研究该程序如何帮助增加对某些疾病的了解，例如，确定一种蛋白质是否发生故障。

它在一份声明中说：“这些见解可以使药物开发工作更加精确，并补充现有的实验方法，从而更快地找到有希望的治疗方法。”

该公司补充说，它正在努力编写一份经过同行评审的论文，并且正在“探索如何最好地提供对该系统的更广泛访问”。