DeepMind新推出的人工智能再次完勝對手，能精準預測蛋白質(zhì)高級結(jié)構
AlphaFold預測的蛋白質(zhì)結(jié)構，圖片來自，DeepMind
撰文 | 何東明
責編 | 葉水送
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人工智能正在呈現(xiàn)出超常的能力。在高級認知領域，人工智能也逐漸鋒芒漸露。
12月2日，創(chuàng)造了人工智能奇跡的DeepMind公司，再度重磅推出AlphaFold，在全球蛋白質(zhì)結(jié)構預測競賽（CASP）中一舉戰(zhàn)勝人類，奪得冠軍。
為促進蛋白質(zhì)結(jié)構研究與精準預測的最新進展，1994年，美國科學家約翰·莫爾特（John Moult）發(fā)起了CASP，該競賽每兩年舉辦一屆，已經(jīng)吸引了信息科學、生物物理學等不同領域?qū)＜业膮⑴c，成為預測蛋白高級結(jié)構評估的金標準。
折疊成三維構象的高級結(jié)構是蛋白質(zhì)作為生命活動執(zhí)行者的重要基礎，但由于其高度復雜與多變性，蛋白高級結(jié)構的預測一直是現(xiàn)代科學研究的棘手難題。
傳統(tǒng)結(jié)構生物學手段，如冷凍電鏡、核磁共振、X 射線晶體學等技術來解析蛋白質(zhì)結(jié)構，不僅費用高且很耗時，甚至對一些復雜的蛋白質(zhì)結(jié)構，得到的結(jié)果也不一定準確。為此，至今人類已解析的蛋白質(zhì)結(jié)構還十分有限。
AlphaFold預測蛋白高級結(jié)構的策略，圖片來自，DeepMind
為解決這一難題，AlphaFold通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，由基因序列來預測蛋白質(zhì)的特性，包括氨基酸對之間的距離，與連接它們的化學鍵之間的角度。與AlphaZero類似，它是從頭開始來建模，不使用先前已解析的蛋白結(jié)構作為模板。這樣AlphaFold只需幾個小時就能高度精準地預測出蛋白質(zhì)高級結(jié)構，因此在CASP中大勝其他選手，成功預測了43種蛋白質(zhì)中的25種最精確結(jié)構，第二名只預測出了3種。
AlphaFold預測出的蛋白質(zhì)結(jié)構，圖片來自，DeepMind
DeepMind共同創(chuàng)始人Hassabis指出，AlphaFold并沒有解決蛋白質(zhì)折疊的高級結(jié)構預測難題，這只是前進的第一步。
AlphaFold的驕人表現(xiàn)，必將有力促進深入理解生命活動與藥物研發(fā)，也有力地呈現(xiàn)出，人工智能通過整合多種資源以加速解決科學難題所具有的巨大潛力。
參考資料
1. AlphaFold: Using AI for scientific discovery | DeepMind https://deepmind.com/blog/alphafold/
2. Google's DeepMind predicts 3D shapes of proteins | Science |The Guardian https://www.theguardian.com/science/2018/dec/02/google-deepminds-ai-program-alphafold-predicts-3d-shapes-of-proteins
