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AI系统攻破生物学界50多年重大难题

发表时间:2021-01-11

美国时间 11 月 30 日,谷歌母公司 Alphabet 旗下人工智能公司 DeepMind 公开宣布,生物学界 50 年来的重大难题——蛋白质折叠预测,已被其成功攻克。Alphabet 旗下人工智能公司 DeepMind 在预测蛋白质结构方面迈出了一大步。

该公司的最新 AlphaFold 系统,在第 14 次 CASP 评估中的总体中位数得分达到了 92.4GDT。其中,GDT(Global Distance Test ) 是CASP 用来测量预测准确性的主要指标,其范围是从0-100。

公司表示,其已经解决了关键的 “蛋白质折叠问题”,并将解决问题的运算时间从数月缩短至数小时,这有助于加快药物发现速度,有可能破解一个类似于绘制人类基因组的问题。

DeepMind 首席执行官杰米斯・哈萨比斯 (Demis Hassabis),是游戏开发者、神经学家和人工智能企业家。他在电话采访中表示:“这些算法现在已经足够强大,强大到可以应用于解决科学问题。经过 4 年的发展,我们有了一个足够精确的系统,对生物学研究人员来说具有实际的生物学意义和相关性。”

哈萨比斯表示,DeepMind 目前正在研究以 “可扩展方式” 为科学家提供访问 AlphaFold 系统的途径。AI 与蛋白质

每个活细胞体内都有成千上万种不同的蛋白质,蛋白质的不同折叠程度决定了它如何与其他分子相互作用,了解蛋白质结构变化,对发现新冠肺炎等病毒如何侵入人体细胞、设计酶分解污染物、研究癌症和老年痴呆症以及提高作物产量具有重要意义。

欧洲生物信息学研究所的珍妮特・桑顿教授表示:“蛋白质是最美丽的结构。准确预测蛋白质的折叠非常具有挑战性,多年来一直困扰着很多人。”

从某种程度上来说,生命的本质其实就是 4 中不同碱基的排列组合。包含整个生命密码的 DNA,仅有 4 种碱基组成,翻译出 64 种密码子,对应着整个地球生命系统中仅有的 20 多种氨基酸,之间排列组合,构成了数万至数亿种不同的蛋白质。

而真正决定不同蛋白质性质和功能的,除了不同氨基酸的排列组合,更重要的是氨基酸链的 3D 结构,已经采用了包括 X 射线晶体学、核磁共振、冷冻电镜等技术来解析蛋白质结构。

理论上来说,知道了 DNA 序列,就已经决定了其能够翻译出的氨基酸序列和蛋白质结构,但想要实现这种预测,中间涉及的计算难度难以想象。


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