Science期刊2021年度科研突破：人工智慧预测显示蛋白质的结构和形状 https://bit.ly/3Jrpa5N Science期刊2021年的年度科研突破由「人工智慧驱动的蛋白质结构预测」获选。 诺贝尔化学奖得主，美国生化学家安芬森(Christian Anfinsen)在1972年的获奖感言中提 出了一个愿景：希望有一天能够藉由根据氨基酸的建构模块序列来预测任何蛋白质的3D结 构。但人体内中就有数十万种蛋白质，若能解析所有蛋白质结构，将引起具有广泛的应用 ，提供对基础生物学的见解，并揭示可能的新药物靶点。经过近50年的发展，人工智慧 (AI)驱动的软体已经可以制造出数千个准确的蛋白质结构，也进一步实现安芬森的梦想。 过去蛋白质结构只能透过实验室分析来确定 在1950年代，研究人员开始透过X射线晶体学技术分析绘制蛋白质的3D结构图。目前，该 领域的蛋白质数据库，包含大约185,000个实验解决的结构。但绘制结构可能需要数年时 间，为了加快此过程，科学家们在1970年代开发电脑模型来预测给定蛋白质的折叠方式。 到1994年，电脑模型已经变得足够复杂，可以发起两年一度的蛋白质结构预测关键评估 (CASP)竞赛。组织者提供建模者数十种蛋白质的氨基酸序列，在活动结束时，将建模者的 结果与来自X射线晶体学和新兴技术（如核磁共振频谱和低温电子显微镜(cryo-EM)）的最 新实验数据进行比较，分数在90以上，被认为与实验解决的结构相当。 人工智慧驱动提高结构预测准确率 到2018年，由谷歌旗下公司DeepMind开发人工智慧驱动的软体程式AlphaFold在实验上已 解决的结构数据库上进行自我训练。在第一场比赛中，它的得分中位接近80，与其他演算 法的90场比赛中赢了43 场。2020年，其继任者AlphaFold2的成绩更加耀眼。AlphaFold2 优化机器学习的182个处理器网络，得分中位数为92.4，并与实验技术结果相当。 现今可以快速运算数以万计的蛋白质 今年，人工智慧预测已经超速运转。其中， AI程式RoseTTAFold已经解决了数百种常见药 物靶点的蛋白质结构。DeepMind的科学家报告说，他们对人体中发现的350,000种蛋白质 做了同样的结构预测，这已经占所有已知人类蛋白质的44%。接下来，他们的数据库将增 长到所有物种的1亿蛋白质，几乎是已知存在总数的一半。 人工智慧软体的开放与技术得进步，将改变生物学和医学 AlphaFold2和RoseTTAFold的程式码现在已经公开发布，可以帮助其他科学家参与其中。 谷歌的母公司Alphabet成立了一家新企业，将使用预测的蛋白质结构来设计新的候选药物 ；也有研究团队正在利用RoseTTAFold软体来设计新的蛋白质序列，折叠成稳定的结构， 进一步可能会导致新的抗病毒药物和催化剂的产生。 目前，研究SARS-CoV-2的科学家仍在使用AlphaFold2来模拟Omicron变种棘蛋白的突变影 响。透过在蛋白质中插入更大的氨基酸，突变改变它的形状，或许可以阻止抗体与其结合 ，并中和病毒。 人工智慧驱动的技术进步，为生命带来了前所未有的见解，这将永远改变生物学和医学。 ------------------------------------ 科学期刊回顾今年重大突破，Google的DeepMind AI技术能够快速预测蛋白质的结构，有 助於药物开发。 --

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