中國(guó)的科學(xué)家表示,他們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了一件“不可能的事情”:開(kāi)發(fā)出一種可以預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)變化的人工智能。這是一項(xiàng)非常復(fù)雜的任務(wù),許多生物學(xué)家,包括“女神科學(xué)家”顏寧都認(rèn)為,這超出了機(jī)器學(xué)習(xí)的能力。
由西湖大學(xué)工程學(xué)院李子青教授領(lǐng)導(dǎo)的研究人員表示,這一突破可以加快臨床前藥物開(kāi)發(fā)的過(guò)程。
蛋白質(zhì)分子是人體的基本構(gòu)件,由氨基酸長(zhǎng)鏈組成。鏈的三維結(jié)構(gòu)會(huì)導(dǎo)致蛋白質(zhì)發(fā)生可逆變化,具體取決于所需的生物功能,這些替代結(jié)構(gòu)被稱為構(gòu)象。
結(jié)構(gòu)生物學(xué)家顏寧上個(gè)月從普林斯頓大學(xué)辭職回國(guó),她回國(guó)后首次公開(kāi)露面,引發(fā)了關(guān)于人工智能在該領(lǐng)域局限性的辯論。
在南方科技大學(xué)舉辦的一個(gè)論壇上,顏教授強(qiáng)調(diào)了該技術(shù)在理解蛋白質(zhì)構(gòu)象方面的局限性,蛋白質(zhì)構(gòu)象是藥物開(kāi)發(fā)中的一個(gè)重要而困難的方面。
但是根據(jù)李子青教授和他團(tuán)隊(duì)的說(shuō)法,他們的人工智能模型ProtMD克服了這個(gè)問(wèn)題,可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)在不同的生理環(huán)境中會(huì)形成哪些構(gòu)象。“即使是DeepMind開(kāi)發(fā)的最強(qiáng)大的AlphaFold2也只能預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)瞬間的靜態(tài)結(jié)構(gòu)。在我們之前,沒(méi)有人能夠預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)變化。”
據(jù)悉,DeepMind研發(fā)的人工智能方法AlphaFold2可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu),但是目前只能預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)在一個(gè)瞬間的靜態(tài)結(jié)構(gòu),并未解決蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化的預(yù)測(cè)。
ProtMD的算法可以計(jì)算蛋白質(zhì)在原子水平上的運(yùn)動(dòng),生成基于分子動(dòng)力學(xué)的數(shù)據(jù)。研究人員表示,由于其不同的計(jì)算邏輯,ProtMD比其他方法(包括AlphaFold)更通用,但對(duì)于未知結(jié)構(gòu)對(duì),其性能水平是相同的。
李教授說(shuō)“該模型不僅可以根據(jù)蛋白質(zhì)之前的狀態(tài)預(yù)測(cè)其即將發(fā)生的構(gòu)象,還可以預(yù)測(cè)與藥物分子相互作用后的構(gòu)象變化,從而使我們有機(jī)會(huì)評(píng)估藥物的效果。”
在漫長(zhǎng)的臨床試驗(yàn)過(guò)程之前,能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)藥物蛋白親和力將為制藥開(kāi)發(fā)商節(jié)省一些最大的成本,并在新藥設(shè)計(jì)中體現(xiàn)人工智能的有效性。
不過(guò),盡管傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)模擬加速了發(fā)現(xiàn)階段,但它們無(wú)法進(jìn)行快速虛擬篩選,因此無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)類藥物分子如何與靶蛋白相互作用。計(jì)算生物學(xué)家和結(jié)構(gòu)生物學(xué)家都做了很多嘗試來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題,但都受到了受體適應(yīng)小分子改變的高度動(dòng)態(tài)和時(shí)間依賴性阻礙。
李說(shuō):“這項(xiàng)研究是使用人工智能方法分析蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)構(gòu)象的第一步。ProtMD的輕量級(jí)版本已經(jīng)超過(guò)了最先進(jìn)的模型,其工業(yè)級(jí)版本可以進(jìn)一步提高藥物親和力預(yù)測(cè)和虛擬篩選的效率。”
AI藥物開(kāi)發(fā)公司德睿智藥的首席執(zhí)行官牛張明表示,ProtMD為圍繞“蛋白質(zhì)開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型”提供了一個(gè)新的方向。“這種方法在基本原理和過(guò)程上取得了突破,是同類方法中預(yù)測(cè)精度最高的”。
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