加拿大多倫多大學(xué)研究人員開發(fā)了一種人工智能系統(tǒng)，可以使用生成擴(kuò)散來(lái)創(chuàng)建自然界中不存在的蛋白質(zhì)。該系統(tǒng)有望使治療蛋白的設(shè)計(jì)和測(cè)試更加高效和靈活，從而加速人類藥物開發(fā)。研究發(fā)表在最新一期《自然·計(jì)算科學(xué)》雜志上。

　　蛋白質(zhì)由氨基酸鏈組成，氨基酸鏈折疊成的三維形狀反過來(lái)又決定了蛋白質(zhì)的功能。這些折疊的三維形狀經(jīng)過數(shù)十億年的發(fā)展，多種多樣且復(fù)雜，但數(shù)量是有限的。因此研究人員開始嘗試設(shè)計(jì)非自然界產(chǎn)生的折疊模式。

　　這一研究的主要難題是對(duì)折疊的“想象”，因?yàn)楹茈y預(yù)測(cè)哪種折疊是真實(shí)的，并在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)中起作用。通過將基于生物物理學(xué)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)表示與圖像生成空間的擴(kuò)散方法相結(jié)合，科學(xué)家找到了解決這個(gè)問題的途徑，創(chuàng)建了被稱為 ProteinSGM 的新系統(tǒng)。

　　該模型從圖像表示(圖像信息在計(jì)算機(jī)中的表示和存儲(chǔ)方式)中學(xué)習(xí)，并以非常高的速度生成全新的蛋白質(zhì)。研究人員表示，除了優(yōu)化圖像生成過程存在挑戰(zhàn)外，對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生的蛋白質(zhì)進(jìn)行驗(yàn)證也很困難，因?yàn)樵撓到y(tǒng)產(chǎn)生的許多結(jié)構(gòu)與自然界中發(fā)現(xiàn)的任何結(jié)構(gòu)都不同。

　　根據(jù)指標(biāo)，幾乎所有產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)看起來(lái)都合理，但研究人員需要進(jìn)一步的證據(jù)。他們轉(zhuǎn)向求助于人工智能“歐米伽折疊”(深度思維公司“阿爾法折疊2”的改進(jìn)版本)，測(cè)試后確認(rèn)，幾乎所有的新序列都折疊成了所需的新蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。再輔以實(shí)驗(yàn)室的物理測(cè)試，研究人員最終確信這些都是正確的蛋白質(zhì)折疊。
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