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Science期刊2021年度科研突破:人工智慧預測顯示蛋白質的結構和形狀

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科技產業資訊室 (iKnow) - 松勳 發表於 2021年12月23日
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圖、Science期刊2021年度科研突破:人工智慧預測顯示蛋白質的結構和形狀
 
Science期刊2021年的年度科研突破由「人工智慧驅動的蛋白質結構預測」獲選。
 
諾貝爾化學獎得主,美國生化學家安芬森(Christian Anfinsen)在1972年的獲獎感言中提出了一個願景:希望有一天能夠藉由根據氨基酸的建構模塊序列來預測任何蛋白質的3D結構。但人體內中就有數十萬種蛋白質,若能解析所有蛋白質結構,將引起具有廣泛的應用,提供對基礎生物學的見解,並揭示可能的新藥物靶點。經過近50年的發展,人工智慧(AI)驅動的軟體已經可以製造出數千個準確的蛋白質結構,也進一步實現安芬森的夢想。
 
過去蛋白質結構只能透過實驗室分析來確定

在1950年代,研究人員開始透過X射線晶體學技術分析繪製蛋白質的3D結構圖。目前,該領域的蛋白質數據庫,包含大約185,000個實驗解決的結構。但繪製結構可能需要數年時間,為了加快此過程,科學家們在1970年代開發電腦模型來預測給定蛋白質的折疊方式。到1994年,電腦模型已經變得足夠複雜,可以發起兩年一度的蛋白質結構預測關鍵評估(CASP)競賽。組織者提供建模者數十種蛋白質的氨基酸序列,在活動結束時,將建模者的結果與來自X射線晶體學和新興技術(如核磁共振頻譜和低溫電子顯微鏡(cryo-EM))的最新實驗數據進行比較,分數在90以上,被認為與實驗解決的結構相當。
 
人工智慧驅動提高結構預測準確率

到2018年,由谷歌旗下公司DeepMind開發人工智慧驅動的軟體程式AlphaFold在實驗上已解決的結構數據庫上進行自我訓練。在第一場比賽中,它的得分中位接近80,與其他演算法的90場比賽中贏了43 場。2020年,其繼任者AlphaFold2的成績更加耀眼。AlphaFold2優化機器學習的182個處理器網絡,得分中位數為92.4,並與實驗技術結果相當。
 
現今可以快速運算數以萬計的蛋白質

今年,人工智慧預測已經超速運轉。其中, AI程式RoseTTAFold已經解決了數百種常見藥物靶點的蛋白質結構。DeepMind的科學家報告說,他們對人體中發現的350,000種蛋白質做了同樣的結構預測,這已經佔所有已知人類蛋白質的44%。接下來,他們的數據庫將增長到所有物種的1億蛋白質,幾乎是已知存在總數的一半。
 
人工智慧軟體的開放與技術得進步,將改變生物學和醫學

AlphaFold2和RoseTTAFold的程式碼現在已經公開發布,可以幫助其他科學家參與其中。谷歌的母公司Alphabet成立了一家新企業,將使用預測的蛋白質結構來設計新的候選藥物;也有研究團隊正在利用RoseTTAFold軟體來設計新的蛋白質序列,折疊成穩定的結構,進一步可能會導致新的抗病毒藥物和催化劑的產生。
 
目前,研究SARS-CoV-2的科學家仍在使用AlphaFold2來模擬Omicron變種棘蛋白的突變影響。透過在蛋白質中插入更大的氨基酸,突變改變它的形狀,或許可以阻止抗體與其結合,並中和病毒。
 
人工智慧驅動的技術進步,為生命帶來了前所未有的見解,這將永遠改變生物學和醫學。(1004字;圖1)
 
 
參考資料:
2021 BREAKTHROUGH OF THE YEAR_Protein structures for all. Science, 2021/12/16.


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