近日，人工智能企業(yè)上海天壤智能科技有限公司宣布，其自主研發(fā)的深度學習蛋白質(zhì)折疊預測平臺在國際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測競賽蛋白質(zhì)測試集的評估中獲得優(yōu)異成績，位居全球同類型團隊前列。在400個氨基酸的蛋白鏈預測時，該預測平臺僅耗時16秒。

　　科學家說，蛋白質(zhì)是細胞中的主要功能分子，在細胞中發(fā)揮多種多樣的功能。比如，作為酶發(fā)揮催化作用，參與生物體內(nèi)新陳代謝的調(diào)劑作用，運輸代謝物質(zhì)，用于細胞骨架的形成，以及參與免疫、細胞分化、細胞凋亡等過程。作為構(gòu)成生命的基本元件，破解蛋白質(zhì)的功能是揭開各種生命現(xiàn)象的金鑰匙。

　　據(jù)天壤創(chuàng)始人薛貴榮博士介紹，為了行使特定功能，蛋白質(zhì)必須折疊成特定的結(jié)構(gòu)，只有少數(shù)蛋白質(zhì)處于天然無折疊狀態(tài)但仍具有功能。蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)也直接決定蛋白質(zhì)的功能，一旦三維結(jié)構(gòu)被破壞，蛋白質(zhì)功能隨之喪失。許多疾病都是由體內(nèi)重要的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)異常引起。因此，研究蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)有助于了解蛋白質(zhì)的功能和作用，從而帶來醫(yī)療保健、食品可持續(xù)性、創(chuàng)新生物技術等方面的改善，推進生命科學、藥物研發(fā)、合成生物學方面的發(fā)展。

　　在生命科學領域，觀測和解析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)一直是個令人著迷的話題，吸引著眾多科學家攻堅，但也面臨著難度大、成本高、進展有限的局面。傳統(tǒng)觀測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的方法主要有三種：核磁共振、X射線、冷凍電鏡。這些方法依賴大量試錯以及昂貴的設備，每種結(jié)構(gòu)的研究往往長達數(shù)年?，F(xiàn)有的實驗手段也還不足以揭示一些重要的蛋白結(jié)構(gòu)，需要借助更多生物信息技術、計算生物學手段去探索。但使用普通的計算機軟件來計算蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，運算量相當驚人，連超級計算機也難以承受。為此，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測成為結(jié)構(gòu)生物學的重要分支，研究人員通過開發(fā)相關的人工智能算法，根據(jù)氨基酸序列來預測蛋白質(zhì)的空間結(jié)構(gòu)。

　　“從人工智能戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍，到城市交通調(diào)度，人工智能在解決復雜系統(tǒng)問題中顯示出了驚人的智能決策能力，而蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測雖然是生物學課題，同時也屬于復雜場景的問題，可以體現(xiàn)人工智能在基礎科學研究中的巨大潛能，我們不愿意錯過這道風景。”薛貴榮說，像這種全方位的創(chuàng)新項目非常珍貴，它覆蓋了交叉學科的創(chuàng)新、行業(yè)的創(chuàng)新、基礎科學的創(chuàng)新、人工智能算法和工程能力的創(chuàng)新。

　　近期的這些進展表明，將人工智能應用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)領域，通過預測的方式破解傳統(tǒng)觀測方法所不能解析的一些結(jié)構(gòu)，且可信度比較高，十分接近事實。這種人工智能的結(jié)構(gòu)預測算法，有望成為科學家的利器，加速生命科學領域的研究發(fā)展。

　　目前，單個蛋白質(zhì)折疊預測只是一個起點，蛋白質(zhì)通常以復合物的形式成對或成組發(fā)揮功能，以承擔生命所需的種種功能，而許多蛋白質(zhì)復合物的結(jié)構(gòu)至今仍然成謎。薛貴榮認為，未來還要進一步提高人工智能算法的普適性和準確度，在揭示多個蛋白質(zhì)之間的相互作用方面作出貢獻，幫助人類尋找到精準的疾病治療新方法。

　　來源：《 人民日報 》