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里程碑！Science、Nature同日發(fā)文，50年生物學(xué)難題迎來(lái)兩款A(yù)I產(chǎn)品破局

日期:2021-07-16

蛋白質(zhì)（protein）是構(gòu)成生命體的重要物質(zhì)，其功能在很大程度上取決于它獨(dú)特的三維結(jié)構(gòu)。在過(guò)去的50年里，“蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題”一直是生物學(xué)界最大的謎團(tuán)。盡管X 射線晶體學(xué)和冷凍電子顯微鏡等實(shí)驗(yàn)技術(shù)的加入已經(jīng)幫助確定了約10萬(wàn)種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，但與人體內(nèi)數(shù)十億已知蛋白質(zhì)序列的相比，可謂是杯水車(chē)薪。?轉(zhuǎn)折出現(xiàn)在2018年，曾開(kāi)發(fā)了著名人工智能?chē)宄绦駻lphaGo的人工智能企業(yè)DeepMind帶來(lái)了一種名為AlphaFold的人工智能系統(tǒng)，首次在國(guó)際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)競(jìng)賽（CASP）上亮相。而就在2020年的CASP 中，該公司帶來(lái)了進(jìn)階版的AlphaFold2程序擊敗了大約100個(gè)團(tuán)隊(duì)，對(duì)三分之二的蛋白靶點(diǎn)給出幾乎與實(shí)驗(yàn)室解析相等的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)結(jié)果。驚嘆于人工智能的卓越，CASP的聯(lián)合創(chuàng)始人John Moult甚至直言，“從某種意義上說(shuō)，問(wèn)題已經(jīng)解決。”
今天，在解決蛋白質(zhì)折疊這一“生物學(xué)近50年來(lái)的重大難題”方面，頂級(jí)期刊《Nature》及《Science》上的研究報(bào)告分別為生物學(xué)界照進(jìn)了一束光。
DeepMind公司在《Nature》雜志上發(fā)表的題為Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold的論文中，公開(kāi)了進(jìn)階版的AlphaFold2人工智能系統(tǒng)的源代碼，并且詳細(xì)描述了它的設(shè)計(jì)框架和訓(xùn)練方法。與初版的AlphaFold相比，AlphaFold2解析蛋白結(jié)構(gòu)的速度有了顯著的提升。?

//doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2?DeepMind公司AlphaFold首席研究員John Jumper說(shuō)：“與去年亮相的AlphaFold2相比，新的程序處理蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的速度提升了大約16倍。”?根據(jù)蛋白的大小，新版本的AlphaFold2可以在幾分鐘到幾小時(shí)內(nèi)生成準(zhǔn)確的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。另外，這一模型還可以根據(jù)每個(gè)氨基酸對(duì)其預(yù)測(cè)可靠性進(jìn)行精確預(yù)估，有助于研究人員使用其預(yù)測(cè)結(jié)果。?在DeepMind公司公布AlphaFold2框架的同一天，華盛頓大學(xué)David Baker研究團(tuán)隊(duì)也在Science發(fā)表了題為Accurate prediction of protein structures and interactions using athree-track neural network的文章，公布了受AlphaFold2啟發(fā)研制出來(lái)的RoseTTaFold，該程序在解構(gòu)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)方面的表現(xiàn)可與AlphaFold2比肩。?

DOI:10.1126/science.abj8754?去年，當(dāng)AlphaFold2在CASP上脫穎而出時(shí)，許多結(jié)構(gòu)生物學(xué)家感到既興奮又沮喪，David Baker也是其中之一，他說(shuō)：“如果有人解決了你正在解決的問(wèn)題，但沒(méi)有透露他們是如何做到的，你該如何繼續(xù)你的工作呢？”?顯然，David Baker并沒(méi)有氣餒，而是與同事一起找到了獨(dú)立于AlphaFold2的新“出路”。他們確定了幾項(xiàng)關(guān)鍵進(jìn)展，包括如何使用與研究人員預(yù)測(cè)的目標(biāo)相關(guān)的蛋白質(zhì)信息，某一部分的預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)如何影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理其他相應(yīng)的序列，并最終帶來(lái)了RoseTTAFold。?

RoseTTAFold的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和性能?與 AlphaFold2一樣，RoseTTAFold能夠借助人工智能在大量示例數(shù)據(jù)庫(kù)中識(shí)別模式的能力，在學(xué)習(xí)時(shí)生成更精準(zhǔn)和可靠的模型。在給一個(gè)新的蛋白質(zhì)建模時(shí)，RoseTTAFold 會(huì)沿著多個(gè)“軌道”進(jìn)行，同時(shí)考慮蛋白質(zhì)的氨基酸序列、氨基酸之間的相互作用以及編譯蛋白質(zhì)可能出現(xiàn)的3D結(jié)構(gòu)，通過(guò)在軌道間來(lái)回“跳躍”從而讓程序綜合所有信息。
當(dāng)然，與AlphaFold2相比，RoseTTAFold在準(zhǔn)確度上稍微遜色一些。不過(guò)，AlphaFold2僅能解決單個(gè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)問(wèn)題，而RoseTTAFold可用于預(yù)測(cè)不同蛋白相互結(jié)合的結(jié)構(gòu)模型，比如使用IL-12和IL-12受體（IL-12R）的序列預(yù)測(cè)復(fù)合體結(jié)構(gòu)，實(shí)驗(yàn)證明最終結(jié)果與此前用冷凍電子顯微鏡解析的結(jié)構(gòu)非常相似。?

使用 RoseTTAFold 進(jìn)行復(fù)雜結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)?在《Nature》同日發(fā)布的一篇報(bào)道中，伊利諾伊州芝加哥大學(xué)的計(jì)算生物學(xué)家?Jinbo Xu?說(shuō)，這些工具的開(kāi)源性質(zhì)意味著科學(xué)界應(yīng)該能夠在進(jìn)步的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)出更強(qiáng)大、更有用的軟件，這將推動(dòng)生物學(xué)研究向前邁進(jìn)一大步。?目前，DeepMind公司承諾會(huì)繼續(xù)分享人工智能預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)3D結(jié)構(gòu)的方法，并為科學(xué)共同體提供廣泛、免費(fèi)的獲取途徑。而B(niǎo)aker所在的小組也已經(jīng)公布了其計(jì)算機(jī)代碼，并建立了一個(gè)服務(wù)器，允許其他研究人員使用。據(jù)悉，自從上個(gè)月推出以來(lái)，該服務(wù)器已經(jīng)預(yù)測(cè)了大約500人提交的5000多種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，而計(jì)算機(jī)代碼也已被下載 250 次。

End

參考資料：

[1]//www.nature.com/articles/d41586-021-01968-y

[2]//www.sciencemag.org/news/2021/07/researchers-unveil-phenomenal-new-ai-predicting-protein-structures

[3]//www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2#Abs1

[4]//science.sciencemag.org/content/early/2021/07/14/science.abj8754

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