解析人工智能助力破解蛋白质神奇结构密码2024年诺贝尔化学奖成果解读

美呗贤果

?数十年前，预测蛋白质维结构，以及设计全新蛋白质为人类所用，被认为是一个不可能现的梦想。
??“30年前，如果能用验设备解析一种蛋白质结构就完全可以发表一篇博士论文，因为那是一件极为困难的事情，”诺贝尔化学会评委邹晓冬9日接受采访时说，得益于今年诺贝尔化学奖获奖成果，人们现在可以设计蛋白质，还可通过人工智能预测蛋白质维结构，“这是一个非常大的革命”。
??曾经不可现的梦想
??蛋白质是维持生命的重要大分子。它们是构成骨骼、皮肤、头发等组织的基石，是驱动肌肉的马达，是读取、复制和修复脱氧核糖核酸（DNA）的“机器”，是让大脑中神经元随时准备运转的“泵”，是促进机体免疫反应的抗体，是细胞向外界传递信息的传感器，是调节人体内所有细胞的激素。
??蛋白质通常由20种不同的氨基酸组成。在蛋白质中，氨基酸以长链连接在一起，折叠起来形成独特的维结构，这对蛋白质的功能至关重要。要了解生命如何运作，首先就需要了解蛋白质的形状和结构。
??自19世纪以来，化学家就已了解蛋白质对生命过程的重要性。但直到20世纪50年代，随着研究工具精度的提高，研究人员才开始借助仪器解析蛋白质维结构。到20世纪70年代，研究人员已经认识到，决定蛋白质如何折叠的相关信息蕴含在组成蛋白质的氨基酸序列中。从那时起，研究人员一直怀有一个梦想，即试图根据已知的氨基酸序列预测蛋白质维结构，但这非常困难，甚至一度被认为是不可能现的梦想。
??“阿尔法围棋”设计者破解蛋白质结构之谜
??然而，就在4年前，出现了一个惊人的突破。2022年，谷歌旗下“深层思维”的德米斯・哈萨比斯和约翰・江珀提出为“阿尔法折叠2”的人工智能模型。
??哈萨比斯是来自英国的神经学家和企业家，他是“深层思维”的联合创始人和首席执行官。他从4岁开始下国际象棋，2022年获得英国伦敦大学学院认知神经科学博士学位。他还曾领衔开发“深层思维”的“阿尔法围棋”程序，该程序在复杂的围棋游戏中击败世界冠军、韩国围棋选手李世石。
??江珀则是“深层思维”高级研究科学家，早年在美国芝加哥大学获得理论化学博士学位，研究方向为使用机器学习模拟蛋白质折叠。2022年，《自然》杂志曾将他列入年度“十大科学人物”。
??“阿尔法折叠2”模型曾赢得有着生物计算领域“奥运会”之称的“蛋白质结构预测关键评估（CASP）”比赛，并成为首个能准确预测蛋白质维结构的机器学习模型。
??“阿尔法折叠2”模型成功解决了科学家苦苦思索了数十年的难题――从氨基酸序列预测蛋白质结构，它能够预测几乎所有已知的2亿种蛋白质的结构。
??自问世以来，“阿尔法折叠2”已被用于海量科学应用中，例如人们用它应对抗生素耐药性、寻找疟疾等疾病的新疗法等。“阿尔法折叠2”极大缩短了人工确定蛋白质结构的时间，展示了人工智能对于科学发现的影响。此外，这项研究将有助于人们更好地了解疾病，并能加速新靶向药物开发。到今年10月，已有来自大约190个的200多万人使用了“阿尔法折叠2”程序。
??设计全新蛋白质开辟限可能
??自然界中的蛋白质种类有限，研究人员希望创建出新的蛋白质种类，使其执行诸如分解有害物质或作为化学制造业工具等功能。该领域自20世纪90年代末兴起，美国华盛顿大学西雅图分校教授戴维・贝克在该领域取得突破。他开发的为Rosetta的软件成功构建出不是天然存在的全新蛋白质。
??贝克的研究团队首先提出一个全新结构的蛋白质，然后利用Rosetta计算哪种氨基酸序列可以生成所需的蛋白质。为了验证该软件的成功率，贝克的研究小组将软件建议的氨基酸序列基因引入细菌，这些细菌生产了所需的蛋白质。然后，他们利用X线晶体学确认了蛋白质结构与他们的设计几乎完全符合。该成果于2022年发表。
??此后，他的研究小组不断创造出一个又一个具有新功能的蛋白质，可用于催生新的纳米材料、靶向药物、疫苗研发、微型传感器以及更环保的化学工业等，为现人类福祉开辟了限可能。
??贝克当天接受采访时说，他获得这一殊荣是站在了巨人的肩膀上。蛋白质结构预测真正凸显了人工智能的力量，使人们得以将人工智能方法应用于蛋白质设计，大大提高了设计的能力和准确性。

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