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谷歌的人工智能可预测蛋白质的三维形状

原标题：谷歌的人工智能可预测蛋白质的三维形状 【中国】在坎昆举行的结构预测保鲜设备评估（casp

原标题：谷歌的人工智能可预测蛋白质的三维形状

【中国】在坎昆举行的结构预测评估（casp）国际竞赛上，该竞赛的组织者宣布，谷歌旗下deepmind公司最新的人工智能程序alphafold在预测蛋白质（即生命的基本分子）的三维形状中打败了所有竞争对手。

人工智能络图

“蛋白质折叠”是一种不可思议的的分子折叠形式，虽然科学界很少对其进行讨论，但它仍然换个角度讲是一个非常重要的问题。生物个体是由蛋白质构成的，蛋白质的形状决定了它的功能。弄清楚蛋白质是如何折叠的，就意味着研究人员可以开创科学和医学进步的新时代。

人体可以制造大约十亿种不同的蛋白质，它们每一种都包含氨基酸链，能够以20种不同的形态出现。蛋白质可以在每个氨基酸之间扭曲和弯曲，因此具有数百个氨基酸的蛋白质有可能呈现出数量惊人的不同结构：可能会围绕成一个四维立方体，或是呈现300个零种形态。

蛋白质采用的3d形但是式取决于它所含氨基酸的数量和类型，而它的形状决定了它在生物体内的作用。例如，心脏细胞点缀着折叠的蛋白质，使得血液中的任何肾上腺素都能粘住它们并使心率上升。同时，免疫系统中的抗体是折叠成特定形状的蛋白质，这些蛋白质可以阻挡入侵的病菌。几乎身体的每一个功能，从紧张肌肉和感应光到将食物转化为能量，都可以追溯到蛋白质的形状和运动。

一般情况下，蛋白质具有最节能的形状，但它们的缠结负载均衡和错误折叠，会导致糖尿病，帕金森氏症和阿尔茨海默病等疾病。如果科学家能够从化学成分中预测出蛋白质的形状，他们就可以弄清楚其作用，以及它可能会造成的伤害，并1年内无人为误操作设计出治愈方案或为其他领域给出解决办法，比如显微镜打破环境中的塑料污染。

deepmind将alphafold引入了结构预测评估（casp）竞赛，这项竞赛可以算得上是蛋白质折叠大赛界的奥运会，一年举行两次，吸引了来自世界对可延续发展的鼓励政策的落实及环保政策的严苛各地的研究团体。竞争需要从氨基酸列表中预测蛋白质的结构，连续数月每检品机隔几天这些氨基酸列表就被送到每个团队的手中，提交最准确预测的团队获胜。

在首轮比赛中，alphafold在98名参赛者中排名第一，其预测的43种蛋白质中有25种蛋白质的结构最准确，而同一类别中排名第二的队伍中有43种结构中只有3种预测的最为准确。

为了构建alphafold，deepmind在数千种已知蛋白质上构建了一个神经络，直到它可以预测单独使用氨基酸的3d结构。鉴于要研究的是新蛋白质，alphafold使用神经络预测氨基酸对之间的距离，以及连接它们的化学键之间的角度。随后，alphafold调整草图结构以找到最节能的布置。alphafold花了两周时间来预测它的第一个蛋白质结构，但现在它只需要几个小时就能预测到结果。

雷丁大学研究员liam mcguffin表示：“能够预测出蛋白质折叠形状，对解决许多21世纪的问题具有重大意义，它能够影响健康、生态、环境，并基本上能够解决任何涉及生命系统的问题。”