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          DeepMind劃時(shí)代杰作!AlphaFold蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測擊敗人類奪冠

          作者: 時(shí)間:2018-12-05 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

            11月2日,在墨西哥坎昆舉行的第13屆全球蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測競賽(Critical Assessment of protein Structure Prediction,CASP)上。組織者宣布, 的最新人工智能程序 —— 在一項(xiàng)極其困難的任務(wù)中擊敗了所有對手,成功預(yù)測生命基本分子——蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/201812/395247.htm

            作為一項(xiàng)基礎(chǔ)技術(shù),在自己博客中,將 稱為在展示人工智能研究推動和加速新科學(xué)發(fā)現(xiàn)方面的“第一個重要里程碑”。

            通過跨學(xué)科方法,匯集了來自結(jié)構(gòu)生物學(xué),物理學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專家,以應(yīng)用尖端技術(shù),僅根據(jù)其基因序列預(yù)測蛋白質(zhì)的3D結(jié)構(gòu)。

            在獲悉這一劃時(shí)代的技術(shù)性突破后,動脈網(wǎng)試圖通過以下邏輯,還原DeepMind再次戰(zhàn)勝人類模型的“里程碑”事件,以及DeepMind在醫(yī)療領(lǐng)域所做的探索。

            1. 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的劃時(shí)代意義

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            3. AI算法將漫長費(fèi)力的預(yù)測過程縮短至幾小時(shí)

            4. DeepMind的AI落地將給醫(yī)學(xué)帶來多少顛覆

            曾獲得諾貝爾獎的科學(xué)難題

            蛋白質(zhì)是維持生命所必需的大而復(fù)雜的分子。幾乎我們身體所執(zhí)行的所有功能 : 收縮肌肉、感知光線或?qū)⑹澄镛D(zhuǎn)化為能量, 都可以追溯到一種或多種蛋白質(zhì)以及它們?nèi)绾我苿雍妥兓?。這些蛋白質(zhì)的配方, 稱為基因。

            任何給定的蛋白質(zhì)可以做什么取決于其獨(dú)特的3D結(jié)構(gòu)。例如,構(gòu)成我們免疫系統(tǒng)的抗體蛋白質(zhì)是“Y形”的,并且類似于獨(dú)特的鉤子。通過鎖定病毒和細(xì)菌,抗體蛋白能夠檢測和標(biāo)記引起疾病的微生物以進(jìn)行消滅。

            類似地,膠原蛋白的形狀像繩索,其在軟骨,韌帶,骨骼和皮膚之間傳遞張力。其他類型的蛋白質(zhì)包括CRISPR和Cas9,它們像剪刀一樣起作用,切割和粘貼DNA;抗凍蛋白,其3D結(jié)構(gòu)允許它們結(jié)合冰晶并防止生物凍結(jié);核糖體就像一個程序化的裝配線,幫助自己構(gòu)建蛋白質(zhì)。

            但是純粹從其基因序列中找出蛋白質(zhì)的三維形狀是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù),科學(xué)家們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了幾十年的挑戰(zhàn)。挑戰(zhàn)在于DNA僅包含有關(guān)蛋白質(zhì)構(gòu)建塊序列的信息,稱為氨基酸殘基,形成長鏈。預(yù)測這些鏈如何折疊成蛋白質(zhì)的復(fù)雜3D結(jié)構(gòu)就是所謂的“蛋白質(zhì)折疊問題”。

            

            預(yù)測蛋白質(zhì)3D結(jié)構(gòu)模型示意(圖片來源:DeepMind官網(wǎng))

            “蛋白質(zhì)折疊”是一種令人難以置信的分子折疊形式,科學(xué)界以外很少有人討論,但卻是一個非常重要的問題。生物由蛋白質(zhì)構(gòu)成,生物體功能由蛋白質(zhì)形狀決定。理解蛋白質(zhì)的折疊方式可以幫助研究人員走進(jìn)科學(xué)和醫(yī)學(xué)研究的新紀(jì)元。

            因此,蛋白質(zhì)折疊(Protein Folding)問題被列為“21世紀(jì)的生物物理學(xué)”的重要課題,它是分子生物學(xué)中心法則尚未解決的一個重大生物學(xué)問題。蛋白質(zhì)可在短時(shí)間中從一級結(jié)構(gòu)折疊至立體結(jié)構(gòu),研究者卻無法在短時(shí)間中從氨基酸序列計(jì)算出蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),甚至無法得到準(zhǔn)確的三維結(jié)構(gòu)。

            美國NIH的Christian Anfinsen博士因?yàn)榘l(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)不需要其他幫助就可以自發(fā)地完成蛋白質(zhì)折疊的過程,于1972年獲得了諾貝爾化學(xué)獎。

            DeepMind的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Demis Hassabis說:“對DeepMind來說,這是一個非常關(guān)鍵的時(shí)刻,這是一個‘燈塔’項(xiàng)目,是我們在人員和資源方面的第一項(xiàng)重大投資,同時(shí)也是正在成為一個基本的、非常重要的、現(xiàn)實(shí)世界的科學(xué)問題?!?/p>

            早在2017年,美國科羅拉多大學(xué)“JILA物理研究中心”的生物物理學(xué)家們通過更細(xì)致地測量了蛋白質(zhì)折疊后發(fā)現(xiàn),其折疊過程比科學(xué)家們曾經(jīng)的預(yù)測更為復(fù)雜。這意味著,有關(guān)蛋白質(zhì),我們的了解程度尚在皮毛。

            蛋白質(zhì)分子的基本組成是氨基酸鏈。通過一系列中間過程,像折紙一樣,氨基酸鏈折疊成三維結(jié)構(gòu),之后才具有功能。準(zhǔn)確地描述這個折疊過程,需要已知所有中間狀態(tài)的形態(tài)。最新研究就揭示這個過程中許多未知的狀態(tài),這一研究成果公布在3月3日的Science雜志上。


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          關(guān)鍵詞: AlphaFold DeepMind

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