谷歌DeepMind公布了最新版本的AlphaFold程序，研究人員歡呼人工智能的又一次“飛躍”，該程序可以預測蛋白質(zhì)在復雜的生命交響曲中的行為。

這一突破有望為支撐生物體的生物機制提供新的視角，并推動從抗生素和癌癥治療到新材料和彈性作物等領域的突破。

“對我們來說，這是一個重要的里程碑，”谷歌DeepMind的首席執(zhí)行官德米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)說，他是該公司的子公司同構實驗室(Isomorphic Labs)的首席執(zhí)行官，同構實驗室共同開發(fā)了AlphaFold3?！吧飳W是一個動態(tài)系統(tǒng)，你必須了解生物學的特性是如何通過不同分子之間的相互作用而產(chǎn)生的。”

早期版本的AlphaFold專注于根據(jù)化學成分預測2億種蛋白質(zhì)(生命的基石)的3D結構。了解蛋白質(zhì)的形狀是至關重要的，因為它決定了蛋白質(zhì)在生物體中如何發(fā)揮作用或失靈。

DeepMind的動畫展示了一種抗體附著在普通感冒病毒的刺突蛋白上

AlphaFold3是在3D分子結構的全球數(shù)據(jù)庫上進行訓練的，它通過預測蛋白質(zhì)如何與它們遇到的其他分子和離子相互作用而更進一步。當被要求進行預測時，該程序從一團原子開始，并逐步將其重塑為最準確的預測結構。

在《自然》雜志上，研究人員描述了AlphaFold3如何預測蛋白質(zhì)如何與其他蛋白質(zhì)、離子、遺傳密碼鏈和小分子(如用于藥物的分子)相互作用。在測試中，該程序的準確率從62%到76%不等。

“我們認為我們將開啟許多新科學，”在谷歌深度思維(Google DeepMind)參與該項目的約翰·跳普(John Jumper)說?！拔覀円呀?jīng)開始看到早期的測試人員使用它來了解細胞是如何工作的，以及它在疾病狀態(tài)下是如何出錯的。”

學者可以通過谷歌的專用服務器使用AlphaFold3進行非商業(yè)工作。

倫敦國王學院的結構生物學家Julien Bergeron博士研究了像螺旋槳一樣的鞭毛，細菌利用鞭毛游動并附著在它們感染的組織上。

在AlphaFold3服務器公開發(fā)布之前，他幫助測試了它，以期發(fā)現(xiàn)干擾生物螺旋槳的分子。他說:“我們甚至可以在進入實驗室之前就開始測試假設，這將真正具有變革性?！?/p>

其他研究人員將使用該程序來設計分子和抗體，這些分子和抗體可以附著在蛋白質(zhì)或遺傳密碼的部分上，以治療疾病。

南安普頓大學的Ivo Tews博士稱AlphaFold3是一個飛躍，并表示他的實驗室將用它來開發(fā)用于癌癥治療的抗體。他補充說:“這將節(jié)省大量的時間，并通過生成模型來加速研究，然后我們可以用新的實驗來探索?！?/p>

通過了解為什么有些植物的光合作用比其他植物更有效，并找到促進這一過程的方法，進一步的工作可能會導致更多產(chǎn)的作物。

研究人員仍然需要進行實驗室工作來證實人工智能的預測，因為它們并不完美。AlphaFold3的另一個缺點是，它不擅長預測蛋白質(zhì)在生命系統(tǒng)中如何根據(jù)環(huán)境改變形狀，這是一個需要更多工作的領域。

利物浦大學的丹·里格登教授說:“蛋白質(zhì)通過與其他種類的分子相互作用而發(fā)揮作用?！薄癆lphaFold3預測各種相互作用的分子細節(jié)，以及蛋白質(zhì)修飾和RNA結構，通常具有前所未有的準確性。

“因此，就像它的前身一樣，它將為整個生物學帶來巨大的好處，并有助于解決從食品安全到藥物和疫苗設計的重大研究挑戰(zhàn)?！?/p>