现在人工智能可以用来设计新的蛋白质
上图：（c/o ISTOCK.COM 和 CHRISTOPH BURGSTEDT
人工智能算法正在对蛋白质结构产生巨大影响。 例如，DeepMind AlphaFold2 能够预测 2 亿种不同蛋白质的结构。 David Baker 和他的华盛顿大学生物化学家现在已经将基于 AI 的蛋白质折叠向前推进了一步。 在 2 月 22 日发表在《自然》杂志上的一篇文章中，该团队描述了他们如何使用 AI 来设计可以在活细胞中合成的功能性定制蛋白质。 这为蛋白质工程开辟了新的可能性。 Ali Madani 是 Profluent 的创始人兼首席执行官。 该公司使用人工智能技术来制造蛋白质。 他说这项研究已经“走得很远”，我们现在正在见证一个“新兴的新领域”。
该蛋白质由以折叠链连接的不同氨基酸组合组成。 这会产生无限多种形状。 人类无法仅根据蛋白质的序列来预测蛋白质的 3D 形状。 这是由于影响蛋白质折叠的因素很多。 这些包括生物分子中氨基酸的长度和序列、它与其他分子的相互作用以及附着在其表面的糖。 几十年来，科学家们一直在使用 X 射线晶体学等实验技术确定蛋白质结构。 这种技术可以通过衍射 X 射线穿过结晶蛋白质，以原子细节解析蛋白质折叠。 这些方法可能昂贵、耗时并且需要熟练的执行。 科学家们已经使用这些方法解决了数以千计的蛋白质结构问题，创建了可用于训练 AI 算法以确定其他分子结构的数据。 DeepMind 用 AlphaFold 证明机器学习可以根据氨基酸序列预测蛋白质结构。 然后，他们通过将 AlphaFold2 训练到 170,000 个蛋白质结构来提高准确性。
来源和详细信息：
https://www.the-scientist.com/news-opinion/now-ai-can-be-used-to-design-new-proteins-70997