【科海拾星】DeepMind將公佈科學界已知的每一種蛋白質的結構

翻譯:美東香草山健身部 文真

早在2020年12月,DeepMind用AlphaFold這個預測蛋白質結構的人工智慧工具解決了一個長達50年的大難題,讓生物學界大吃一驚。上周,這家位於倫敦的公司公佈了該工具的全部細節,並發布了其源代碼。

現在,該公司宣佈,它已經利用其人工智慧預測了人體中幾乎所有蛋白質的形狀,以及在20種最廣泛研究的生物體中發現的數十萬種其他蛋白質的形狀,包括酵母、果蠅和小鼠。這一突破可以讓世界各地的生物學家更好地瞭解疾病並開發新藥物。
到目前為止,這個寶庫包括35萬個新預測的蛋白質結構。DeepMind表示,它將在未來幾個月內預測並發布超過1億個的結構——或多或少是科學界已知的所有蛋白質。

“蛋白質折疊是一個我關註了20多年的問題,” DeepMind聯合創始人兼首席執行官德米斯·哈薩比斯說。” 對我們來說,這一直是一個巨大的項目。我想說這是我們迄今為止所做的最大的事情。而且在某種程度上它是最令人興奮的,因為它應該在人工智慧之外的世界產生最大的影響。”

蛋白質是由長長的氨基酸帶組成的,它們將自己扭曲成復雜的結。知道一個蛋白質結的形狀可以揭示該蛋白質的作用,這對於瞭解疾病的工作原理和開發新的藥物至關重要,或者說確定可以幫助解決污染和氣候變化的生物體。弄清一個蛋白質的形狀需要在實驗室中花費數周或數月時間。AlphaFold可以在一兩天內預測出最接近原子的形狀。

新的數據庫應該使生物學家的生活更加輕松。AlphaFold可能供研究人員使用,但不是每個人都想自己運行該軟體。華盛頓大學蛋白質設計研究所的大衛-貝克(David Baker)說:”從數據庫中抓取一個結構比在你自己的電腦上運行它要容易得多。” 他的實驗室根據AlphaFold的方法建立了自己的預測蛋白質結構的工具,稱為RoseTTAFold。

在過去的幾個月里,貝克的團隊一直在與生物學家合作,這些生物學家之前一直在試圖弄清他們所研究的蛋白質的形狀。他說:”有很多相當酷的生物研究被真正加快了,”他說。一個包含數十萬個現成的蛋白質形狀的公共數據庫應該是一個更大的加速器。

倫敦帝國學院研究酵母基因組的合成生物學家湯姆-埃利斯說:”它看起來令人印象深刻。”他對嘗試這個數據庫感到興奮。但他提醒說,大多數預測的形狀還沒有在實驗室中得到驗證。

引用:

https://www.technologyreview.com/2021/07/22/1029973/deepmind-alphafold-protein-folding-biology-disease-drugs-proteome/amp/?fbclid=IwAR0-AXzGAvY2pFWbPmSZJJPd03aSp_vl2qfe4nbAI6HH9mvSex9xJzwUTLI

校對/發稿:遍地開花

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