AI预测蛋白质再进化，诺奖技术AlphaFold新突破
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还记得2024年诺贝尔化学奖颁给何人吗 其中有一项为预测蛋白质结构的人工智能的“跨界”技术 当时令好多人惊呼 AI抢了化学家的饭碗 但实际上 这场革命才刚刚起始 最近 这位“诺奖选手”又实现某种变化了 不是只关注单个的蛋白质 而是开始对成千上万个蛋白质怎样“成双成对”地运作进行预估。
帮我们认清生命的“零件”
在生命科学界之中，蛋白质被称作是“生命的积木”，你身体里的每一个动作，从呼吸开始，再到消化，甚至于免疫系统对抗病毒，全部都是依靠蛋白质来支撑的，蛋白质是由一长串氨基酸所组成的，然而它会发生扭曲、折叠，进而形成极其复杂的立体形状，蛋白质的结构决定了它自身的功能，要是出现折叠错误的情况，那么人就会生病，像阿尔兹海默症就是这样。
科学家为看清一个蛋白形状，在过去的50年里，常常要花费数年时间，还要耗费数百万人民币。一直到2024年诺贝尔化学奖得主德米斯·哈萨比斯以及约翰·江珀所开发的AI突然出现，这种局面才完全改变。此次的AI运用了一种称作“Transformer”的神经网络架构，对人类已经知晓的所有蛋白质结构数据有了学习，其预测精度已然达到原子级水平，以往需要长达数月的工作，如今仅仅只需几小时。当下，它已经对大概2亿个蛋白质的结构作出了预测，差不多将科学界所知晓的全部蛋白质都涵盖在内了，这等同于给人类构建起了一个“生命零件仓库”。
零件够了，但“组装说明书”呢
然而，若要解决更为复杂的生命科学问题，仅有零件仓库是不足够的。在真实的细胞工厂当中，蛋白质鲜少会“独自战斗”。诸多关键的蛋白质必须经由两个或多个分子联合起来之后才行以开展工作。像 HIV - 1 蛋白酶这种声名狼藉的例子，必须由两个一模一样的蛋白分子如同“照镜子”一样拼到一块儿，方可破坏免疫系统。在此之前，数据库里大多是单个蛋白那种如同自己独处时所拍单张照片，而如今，升级版开始提供类似两个一起拍的“双人合照”。
最新突破：170万个“双胞胎”合体
近日，“科研梦之队”宣布，该团队由DeepMind，英伟达，欧洲分子生物学实验室等机构所组成，并宣告其所构成的数据库，已经出现了重磅升级状况之情形，且有了增添加入170万个“同源二聚体”这么一种情况，此“同源二聚体”指代的是两个完全同样一模一样的蛋白质分子相结合汇总合成产生于一起之后展现体现出现的形态样子。对于预测预估算度计算两个分子彼此之间究竟是怎样咬合对接的，计算量呈现展现的是呈指数级那种增长态势情形，因此鉴于此，在计算这般情景算这样时，既是则已然是需要AI所具备的聪明智慧算法，同时也是同样是需要英伟达专门所提供给予的强大有力算力的。科学家首先着手于人类、细菌、酵母等20种最为关键的物种，进而预测了3000万种具备可能性的组合，最终经过精心挑选，将170万个拥有高准确度的结构放置进数据库。
为什么这次升级能让新药研发“加速”
以往，药企针对病毒蛋白去研发药物，这情形如同给锁去配钥匙。要是AI仅仅给出了半个锁的形状，那么配出的钥匙极有可能打不开门。当下，有了“组装好”的复合体结构，科学家能够直接对准两个蛋白结合的“缝隙”，去设计药物把它们“拆散”，使得病毒没法进行组装。更让人兴奋不已的是，这仅仅只是个开端。在不久之后，数据库还会纳入“异源二聚体”——不同零件之间的配对，那将会是规模更为庞大的“生命社交网络图谱”。
虽然AI已然荣获诺奖且持续在进化，不过科学家依旧持冷静态度，AI的预测间或会生成幻觉，那些模型更仿若给予科学家的“导航地图”，最终的真相仍旧得靠实验室里的真实实验去验证。
从“识别清楚零件”转变为“理解明白组装”，人工智能此时正在助力我们逐页去翻译那本深邃难懂的《生命说明书》，或许在并不遥远的未来，人类对抗疾病的途径，会由于这些“两两相对”的蛋白质模型而发生变化。
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