发布时间:2021-12-03 11:45 原文链接: AI能“构想”新蛋白质结构


科技日报北京12月2日电 (实习记者张佳欣)半个世纪以来,科学家一直在寻找解决“蛋白质折叠问题”的方法。这是生物学领域的一项重大挑战,难倒了几代科学家。但现在,人工智能(AI)解决了这一问题。据《自然》杂志1日发表的论文,包括美国华盛顿大学、伦斯勒理工学院和哈佛大学的研究人员在内的研究小组描述了一种升级的阿尔法折叠系统,该系统由深度思维(DeepMind)公司开发,会“构想”出具有稳定结构的新蛋白质。

研究人员表示,这是AI网络在解决生物学领域最大的挑战之一——根据氨基酸序列确定蛋白质三维(3D)结构方面取得的巨大飞跃,是生命科学和医学的福音,极大地促进了人们对细胞基本结构的理解,并将推动更快、更先进的药物制造进程。

蛋白质存在于每个细胞中,是一种线状分子,会自发折叠成复杂的3D形状,其形状与功能密切相关。例如,抗体蛋白折叠的形状能使它们精确识别和瞄准特定的异物,就像一把钥匙插入锁中一样。在细胞发育、DNA修复和新陈代谢等几乎所有生物学过程中,这种折叠非常关键。因此,了解蛋白质折叠结构对于了解生物体的功能以及最终生命的运作方式至关重要。

然而,蛋白质根据其氨基酸序列可能折叠成的不同构型的数量是个天文数字。在阿尔法折叠出现之前,科学家只知道人体大约2万种蛋白质中约17%的3D结构。已知的蛋白质结构是几十年来科学家在实验室里通过X射线结晶学和核磁共振等方法煞费苦心计算出来的,这些方法需要数百万美元的设备和数月乃至数年的反复试验。近年来,神经网络和深度学习等AI技术使这项工作的准确性发生了革命性变化。

利用阿尔法折叠,科学家获得了几乎所有(98.5%)人类蛋白质组的3D结构。其中36%的预测准确率非常高,另外22%的预测准确率较高。

此次,研究人员向AI提供了完全随机的蛋白质结构的氨基酸序列,并向其中引入一些突变,直到AI神经网络预测到它们能将其折叠成稳定的结构为止,最终共产生了2000种全新的蛋白质序列。

研究论文共同作者、美国华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所贝克实验室的博士后学者伊万·阿尼先科表示:“任何时候,我们都没有引导AI得出特定结果,这些新的蛋白质结构完全是计算机‘构想’出来的。”


相关文章

蛋白质研究加码!山东大学采购蛋白质印迹定量分析系统

山东大学近日招标了多功能全自动蛋白质印迹定量分析系统,这款设备在蛋白样品上样后无需任何人工操作,能够自动完成WesternBlot分析,并且具有运行时间短,无需转膜等优点。项目概况山东大学多功能全自动......

mRNA疫苗可能会产生意想不到的蛋白质

即使在新冠疫情期间接种了数十亿剂疫苗后,信使核糖核酸(mRNA)疫苗仍令人惊讶。近日,《自然》发表的一项研究表明,mRNA疫苗可能会促使细胞产生少量意想不到的蛋白质。研究人员提出一种解决方案,有助于使......

AI设计高亲和力和特异性蛋白质结合剂:医学革命的崭露头角

AI设计与蛋白质高亲和力和特异性结合的分子2023年12月18日华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所的AI设计的蛋白质。[IanHaydon/UWMedicineInstituteforProteinDe......

活体器官年龄测定现实可能性,血液中的蛋白质成为关键指标

导读:实现了从血浆蛋白质组学分析中挑选出的器官特异性衰老标志物 新研究在血浆中发现了器官特异性的衰老标志物,可以突显个体在一个或多个器官中的衰老速度超过正常。"我们的研究引入了使用......

蛋白质组学之窗:英国生物库项目将改写疾病认知

导读:一项有史以来规模最大的开放获取蛋白质组学数据集为未来发现新型药物靶点和生物标志物奠定了基础。来自英国生物库制药蛋白质组学项目的科学家们在本月发表于《自然》杂志的两项重要研究中揭示了遗传学、蛋白质......

蛋白质组学研究发现,白色脂肪组织蛋白与糖尿病、运动训练相关

一支丹麦研究团队通过对皮下白色脂肪组织进行蛋白质组学分析,发现了与个体体重、2型糖尿病(T2D)状况、运动训练以及相关的临床或代谢特征相一致的蛋白质变化。正如他们在周三的《ScienceAdvance......

打破领域瓶颈!张锋再发Science

微生物系统是包括CRISPR在内的许多生物技术的基础,但是序列数据库的指数级增长使得很难找到以前未识别的系统。2023年11月23日,博德研究所张锋及美国国立卫生研究院EugeneV.Koonin共同......

探索蛋白质组学新境界——第一届AI蛋白质组学技术研讨会召开

2023年11月17日,上海易算生物科技有限公司与复旦大学生物医学研究院联合举办第一届AI蛋白质组学技术研讨会-暨易算生物第一代易肽蛋白质组学质谱前处理机器人发布研讨会。研讨会邀请了多位业内专家、学者......

新进展!共价有机框架材料在毛细管电色谱中的应用

毛细管电色谱(CEC)因兼具高效液相色谱(HPLC)的高选择性和毛细管电泳(CE)的高分离效率而受到越来越多研究者的关注。在毛细管电色谱中,选择合适的固定相材料对获得优异的分离效果起着十分重要的作用。......

新一代“阿尔法折叠”登场,预测范围从蛋白质扩展到其他生物分子

英国“深度思维”(DeepMind)公司日前公布了新一代“阿尔法折叠”(AlphaFold-latest),不仅准确性显著提高,预测范围还从蛋白质扩展到其他生物分子,包括配体。该模型已可以预测蛋白质数......