近年来科技最大突破——人工智能预测蛋白质折叠技术

困扰科学了50多年的蛋白质折叠预测在2021年有了重大的突破

2018年底，蛋白质折叠这个话题引起了人们极大地关注，有关蛋白质折叠的研究进展进入了广大群的视野。DeepMind的人工智能程序AlphaFold，向社会展现了它对氨基酸链折叠成为蛋白质结构的预测能力，准确率约为75%。

当时Deep Mind的CEO表示：“这只是我们迈出的第一步，我们还没有完全解决蛋白质折叠的问题，这是一个非常有挑战性的课题，但是我们对自己的系统非常有自信，我们有很多科研想法和方向还在尽力实现中。”

现在，相比2018年的成果，人类又迈了一大步，这是蛋白质折叠形状预测方向史无前例的巨大进步，赢得了2021年度科学突破进步奖。

《科学》杂志的主编霍尔顿·索普（Holden Thorp）认为，这次蛋白质折叠形状预测技术的进步，对人类的重要性体现在多个方面：

“首先，它解决了困扰科学家50多年的疑难课题。其次，这一技术的出现改变了现在科学界的局面，就像CRISPR（规律间隔成簇短回文重复序列）或cryo-EM（冷冻电镜）技术的出现，将极大地加速科学界的进步。”——霍尔顿·索普（Holden Thorp），《科学》杂志主编辑

CRISPR（规律间隔成簇短回文重复序列）和cryo-EM（冷冻电镜）技术背后的科学家都获得了诺贝尔奖，索普博士将此次蛋白质折叠预测技术与之对比，也说明了他对这次技术突破的一个高度认可。

AlphaFold和RoseTTAFold谁更胜一筹？

此次科学奖并没有过多地介绍RoseTTAFold技术，但是《科学》奖项对DeepMind以及华盛顿大学蛋白质研究所（IPD）的科学成果RoseTTAFold都表大了极高的称赞和认可。IPD的科学成果极大减少了预测蛋白质折叠所需要的处理时间，这对科学界的其他研究工作也做出了极大的贡献。在RoseTTAFold出现之前，因为建模非常复杂，所以蛋白质预测模型需要大量的时间来处理数据。RoseTTAFold的出现，极大地缩减了数据处理时间，IPD可以在短短10分钟内就预测出蛋白质的折叠结构。

科学创新需要集思广益，IPD和DeepMInd已经将他们的代码开源，这也有助于加速科学界对蛋白质知识的研究。

谷歌的DeepMind和华盛顿大学的IPD都将他们的技术代码开源给其他优秀团队。IPD与加拿大和英国其他研究团队的合作也显著减少了蛋白质预测的处理时间。仅2021年一年，他们以令人难以置信的速度对数十万种蛋白质结构进行了建模，这种开源协作方式，对科学探索做出了重大的贡献。

虽然新颖的计算机建模技术和人工智能技术已经被用于蛋白质折叠预测，但是，对于预测结果的验证，目前还需要使用旧的方法来验证。下面是破译蛋白质3D结构的方式。

蛋白质折叠领域的诺贝尔获奖史

1957年，剑桥的科学家们使用X射线晶体学确定了第一个蛋白质结构，这为他们赢得了1962年的诺贝尔化学奖。此后不久，三位美国生物化学家确定了构成蛋白质的氨基酸序列与其折叠形状之间的关系，这为他们赢得了1972年的诺贝尔化学奖。其实，只要了解氨基酸序列就可以预测蛋白质的三维结构，而弄清楚蛋白质的三维结构，正是在过去的半个多世纪里，一直困扰着科学家的“蛋白质折叠难题”。

X射线晶体学预测方法虽然缓慢且工作量很大，但这是预测蛋白质折叠形状的最可靠的方法。Cryo--EM（低温电镜）技术的发展，提高了这种传统预测方式的速度。低温电镜使用非常昂贵的设备，可以在不使用结晶样本的情况下确定蛋白质的结构。瑞士科学家在混合样本中添加了蛋白质的核磁共振光谱（蛋白质NMR）。蛋白质核磁共振提供了有关蛋白质结构和动力学的有效信息，这一科学发现，为他获得了1991年的诺贝尔化学奖。

为什么研究”蛋白质折叠问题“对人类如此重要？

几十年来，研究蛋白质的折叠形状一直是医学研究的核心。目前市场上的大部分治疗药物都是基于蛋白质组学。而现在，制药企业不需要再使用价格昂贵且费时费力的传统方法艰难的做这些药品。2021年蛋白质结构预测技术的突破，让药品的开发科学工作者更了解蛋白质之间的相互作用，对他们的开发工作也做出了极大的贡献。AI蛋白质折叠建模技术，还可以帮助设计新的蛋白质模型，这些蛋白质可能并不存在于自然界，这种人造蛋白，可以用于特殊目的的治疗，包括针对性化疗以及制作新的特殊材料。

由于蛋白质的结构非常复杂，而且蛋白质折叠问题直到最近才真正被理解，因此，这种预测方式研究基础是天然存在的蛋白质，通过引入随机突变改变它们的结构，然后从中选择最有用的变体来解决特定问题... ... 我们距离真正解决蛋白质折叠难题越来越近了，我们现在可以从头开始设计全新的人造蛋白，来解决特定的问题。——大卫·贝克（David Baker），华盛顿大学蛋白质设计研究所所长。

蛋白质在折叠之前是无法发挥作用的，他们的最终形状决定了这个蛋白质的价值。此外，蛋白质在体内的作用也只取决于它的折叠形状，蛋白质最后的折叠过程对所有的生命体都有着至关重要的作用，因此，这也是为什么科学家将研究蛋白质折叠问题列为重中之重。

支持蛋白质折叠正是NanoVi设备的主要作用

NanoVi通过采用特殊的技术，通过影响蛋白质周围的水分子来触发蛋白质的折叠机制。通过改变围绕蛋白质的周围水分子环境，帮助所有类型的蛋白质进行他们的折叠工作。NanoVi可以帮助所有类型蛋白质进行折叠，无论是已知还是未知，因为NanoVi要做的并不是预测或者改变他们的折叠结构，而是帮助蛋白质恢复它们本身的折叠功能。

参考文章

1. WIggers, K. DeepMind的AlphaFold赢得了CASP13蛋白质折叠竞赛奖。The Machine：

https://venturebeat.com/2018/12/03/deepminds-alphafold-wins-casp13-protein-folding-competition/ (2018).

2. Beckwith, W. 《科学》2021年突破：人工智能驱动的蛋白质折叠预测，美国科学促进会（American Association for the Advancement of Science—AAAS

https://www.aaas.org/news/sciences-2021-breakthrough-ai-powered-protein-prediction (2021).

3. Holden, T.H. 蛋白质，无处不在的蛋白质。《科学》374，1415（2021）

4. Schubert, C. 华盛顿大学的AI蛋白质折叠预测技术赢得了《科学》杂志的“年度突破奖”，GeekWire（2021）

5. Jumper, J.等人，使用AlphaFold对蛋白质结构的高准度预测，《自然》596，583-589（2021）

6. Nair, P. QnAs及David Baker. 美国国家科学院院刊115， 13142-13144（2018）

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