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人工智能加速“原創(chuàng)”新蛋白質(zhì)設(shè)計 |
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隨著人工智能(AI)的巨大進步,美國西雅圖華盛頓大學生物化學家David Baker領(lǐng)導的一個團隊,只需幾秒鐘便可以設(shè)計出“原創(chuàng)”新蛋白質(zhì)。相關(guān)研究發(fā)表于2022年9月15日出版的《科學》。
2022年7月,DeepMind透露,最新版本的AlphaFold已經(jīng)預(yù)測了已知所有蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。其中一些基于AlphaFold的AI工具,可以迅速創(chuàng)造出全新蛋白質(zhì)。在此之前,這是一項艱苦的工作,失敗率很高。
最初,研究人員構(gòu)想出一種新蛋白質(zhì)的形狀——通常是將其他蛋白質(zhì)的片段拼湊在一起,然后由軟件推導出與該形狀對應(yīng)的氨基酸序列。
但在實驗室中制作這些“草稿”蛋白質(zhì)時很少能折疊成所需的形狀,相反,它們最終被卡在不同的狀態(tài)。因此,還需要另一個步驟調(diào)整蛋白質(zhì)序列,使其僅折疊成一個單一的所需結(jié)構(gòu)。這一步驟涉及模擬不同序列可能折疊的所有方式,計算成本很高。
然而,通過調(diào)整AlphaFold和其他AI程序,這一耗時的步驟可以瞬間完成。在Baker團隊開發(fā)的一種名為“幻覺”的方法中,研究人員將隨機的氨基酸序列輸入結(jié)構(gòu)預(yù)測網(wǎng)絡(luò);根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測,改變其結(jié)構(gòu),使之變得更像蛋白質(zhì)。在2021年的一篇論文中,Baker團隊在實驗室中創(chuàng)造了100多個小的“幻覺”蛋白質(zhì),其中約1/5的蛋白質(zhì)與預(yù)測形狀相似。
AlphaFold和Baker實驗室開發(fā)的類似工具RoseTTAFold,被訓練用于預(yù)測單個蛋白質(zhì)鏈的結(jié)構(gòu)。但研究人員很快發(fā)現(xiàn),這種網(wǎng)絡(luò)也可以模擬多種相互作用蛋白質(zhì)的組合。在此基礎(chǔ)上,Baker團隊相信,他們可以使蛋白質(zhì)自我組裝成不同形狀和大小的納米顆粒。
Baker說,在設(shè)計具有特定任務(wù)的蛋白質(zhì)時,實驗是必不可少的。他的團隊描述了一種AI方法,允許研究人員將特定序列或結(jié)構(gòu)嵌入新的蛋白質(zhì)中。他們使用這些方法設(shè)計催化特定反應(yīng)的酶、能夠與其他分子結(jié)合的蛋白質(zhì),以及一種可用于對抗呼吸道病毒的蛋白質(zhì),而呼吸道病毒是導致嬰兒住院的主要原因。■
《科學新聞》 (科學新聞2023年2月刊 封面)