两大AI算法同日顶刊发表并开源，预测蛋白质结构最低仅需数分钟

出品：放牛班的秘密花园

编译：Sail2008

责任编辑：Sunnisky

“蛋白质折叠问题”是困扰业界50多年的一个重要的开放式研究问题，如今两大人工智能算法工具的开源为解决这一问题带来曙光。

蛋白质是一切生命的物质基础，由无数个氨基酸链组成。每个蛋白质的氨基酸链按照特定方式扭曲、折叠、缠绕成复杂的微观结构，这些独特的结构反过来又引发了生物体内几乎所有的化学过程。更好地了解蛋白质的形状，科学家就能加快癌症、COVID-19和数千种其他健康疾病的新疗法的研发。

想要确定一种蛋白质的结构通常需要花费数月甚至数年的的艰苦努力。截至目前，约有10万种蛋白质的结构通过大量实验得到了解析，但这在已测序的数10亿计已知蛋白质中只占很小一部分。

要解决这一难题，需要精确的计算方法。“蛋白质折叠问题”，即仅根据蛋白质的氨基酸序列简单地预测其三维结构，是50多年来一个重要的开放式研究问题。

谷歌旗下人工智能公司DeepMind在去年12月国际蛋白质结构预测竞赛（CASP）上推出的基于神经网络的人工智能模型AlphaFold2击败其他选手，在预测准确性方面与人类实验方法得出的结果不相上下，震惊了整个结构生物学界。

当地时间 7 月 15 日，DeepMind在顶级期刊《自然》（Nature）上发表论文全面详述了AlphaFold2模型，并宣布将其开源。文章称，在不知道相似结构的情况下，AlphaFold2也能在原子层面上精确预测蛋白质结构。

AlphaFold2的神经网络能在几分钟内预测出一个典型蛋白质的结构，还能预测较大蛋白质的结构。该模型能根据每个氨基酸对其预测可靠性进行精确预估，方便研究人员使用其预测结果。

在最新发布的论文中，DeepMind还简化了AlphaFold2。AlphaFold的首席研究员John Jumper说，“这个网络需要几天的计算时间来生成CASP的一些蛋白质的结构，而开源版本的速度要快16倍。根据蛋白质的大小，它可以在几分钟到几小时内生成结构。”CASP竞赛发起人John Moult对AlphaFold2的评价是，“某种程度上，问题已经解决了”。

同一天，美国华盛顿大学大卫·贝克（David Baker）团队在发表在另一家顶级期刊《科学》（Science）上的论文中介绍了预测蛋白质结构的人工智能工具RoseTTAFold。基于深度学习，它不仅能预测蛋白质的结构，还能预测蛋白质之间的结合形式。

RoseTTAFold在预测蛋白质结构上拥有媲美AlphaFold2的超高精准度，而且速度更快，所需要的计算机处理能力更低。仅需十分钟，RoseTTAFold就能用一台游戏电脑准确计算出蛋白质结构。研究团队也对外分享了开源代码。

RoseTTaFold是在AlphaFold2的启发下，由华盛顿大学医学院生物化学家、蛋白质设计研究所所长大卫·贝克等人开发的。在高精度的蛋白质结构预测方面，贝克团队“在很大程度上重现了DeepMind团队的惊人表现。”

来自世界各地的科学家现在用它建立蛋白质模型来加速自己的研究，自7月以来已有140多个独立研究团队从GitHub上下载该程序。

相较于AlphaFold2只解决了单个蛋白质的结构，RoseTTaFold不仅适用于简单的蛋白质，也适用于蛋白质复合物。

从结构上看，RoseTTAFold是个“三轨”神经网络，这意味着它要同时考虑蛋白质序列的模式，蛋白质中的氨基酸如何相互作用，以及蛋白质可能的三维结构。在这种结构中，一维、二维和三维的信息来回流动，从而使该网络能共同推断出蛋白质的化学部分与其折叠结构之间的关系。

该团队用RoseTTAFold计算出数百种新的蛋白质结构，包括许多鲜为人知的人类基因组蛋白质。他们还生成了与人类健康直接相关的结构，包括那些与有问题的脂代谢、炎症和与癌细胞生长相关的蛋白质。他们指出，RoseTTAFold能用于构建复杂生物组件的模型，仅需之前所需时间的一小部分。

“我很高兴科学界已经开始用RoseTTAFold服务器来解决尚未解决的生物问题，”贝克说。

“我们希望这个新工具能进而造福整个科研领域，”领导该项目的华盛顿大学医学院贝克实验室的博士后学者Minkyung Baek说。

Reference：

澎湃新闻：蛋白质结构预测哪家强？两大国际团队同日在顶刊开源代码

机器之心：一天之内，两大AI预测蛋白结构算法开源，分别登上Nature、Science

DeepTech：AlphaFold2迎强悍对手！DeepMind和华盛顿大学团队同日发表论文

Phys：New artificial intelligence software can compute protein structures in 10 minutes

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