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在過去兩年中，機(jī)器學(xué)習(xí)徹底改變了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測。現(xiàn)在，《科學(xué)》雜志上的3篇論文描述了蛋白質(zhì)設(shè)計方面的革命：華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物學(xué)家的研究表明，機(jī)器學(xué)習(xí)可比以前更準(zhǔn)確、更快速地創(chuàng)建蛋白質(zhì)分子?？茖W(xué)家們希望這一進(jìn)步將帶來更多新的疫苗、療法、碳捕獲工具和可持續(xù)生物材料。

論文資深作者、華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物化學(xué)教授、2021年生命科學(xué)突破獎獲得者大衛(wèi)·貝克表示，蛋白質(zhì)是整個生物學(xué)的基礎(chǔ)，但迄今在每種植物、動物和微生物中發(fā)現(xiàn)的蛋白質(zhì)，遠(yuǎn)不到所有可能蛋白質(zhì)的百分之一。有了這些新的軟件工具，研究人員應(yīng)該能夠找到解決醫(yī)學(xué)、能源和技術(shù)方面長期挑戰(zhàn)的方案。

為了超越自然界中發(fā)現(xiàn)的蛋白質(zhì)，貝克團(tuán)隊(duì)成員將蛋白質(zhì)設(shè)計的挑戰(zhàn)分解為3個部分，并為每個部分使用新的軟件解決方案。

首先，必須生成新的蛋白質(zhì)形狀。在《科學(xué)》雜志上稍早發(fā)表的論文中，該團(tuán)隊(duì)設(shè)計人工智能（AI）通過兩種方式生成新的蛋白質(zhì)形狀：第一種稱為“幻覺”，類似于基于簡單提示就能產(chǎn)生輸出的工具；第二種稱為“修復(fù)”，類似于現(xiàn)代搜索欄中的自動完成功能。

其次，為加快這一過程，團(tuán)隊(duì)設(shè)計了一種生成氨基酸序列的新算法。15日發(fā)表的論文描述了這個名為ProteinMPNN的工具，運(yùn)行時間約為1秒，比以前最好的軟件快200多倍。它不但結(jié)果優(yōu)于以前的工具，還不需要專家定制即可運(yùn)行。

第三，該團(tuán)隊(duì)使用“深度思維”公司開發(fā)的“阿爾法折疊”來獨(dú)立評估他們提出的氨基酸序列是否可能折疊成預(yù)期的形狀。

研究人員表示，預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的軟件是解決方案的一部分，但它本身無法提出任何新的東西。ProteinMPNN之于蛋白質(zhì)設(shè)計，就像“阿爾法折疊”之于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測。

在另一篇論文中，貝克實(shí)驗(yàn)室的一個團(tuán)隊(duì)證實(shí)，新機(jī)器學(xué)習(xí)工具的組合能可靠地生成在實(shí)驗(yàn)室中起作用的新蛋白質(zhì)。

研究發(fā)現(xiàn)，新制造的蛋白質(zhì)更有可能按預(yù)期折疊，因此可使用這一方法創(chuàng)建非常復(fù)雜的蛋白質(zhì)組裝體?！斑@是蛋白質(zhì)設(shè)計中機(jī)器學(xué)習(xí)的開端?！必惪苏f。（記者張夢然）