隨著人工智能（AI）的巨大進(jìn)步，美國(guó)西雅圖華盛頓大學(xué)生物化學(xué)家David Baker領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)，只需幾秒鐘便可以設(shè)計(jì)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(xué)》。

   2022年7月，DeepMind透露，最新版本的AlphaFold已經(jīng)預(yù)測(cè)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(xiàng)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(dǎo)出與該形狀對(duì)應(yīng)的氨基酸序列。

   但在實(shí)驗(yàn)室中制作這些“草稿”蛋白質(zhì)時(shí)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(gè)步驟調(diào)整蛋白質(zhì)序列，使其僅折疊成一個(gè)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(jì)算成本很高。

   然而，通過(guò)調(diào)整AlphaFold和其他AI程序，這一耗時(shí)的步驟可以瞬間完成。在Baker團(tuán)隊(duì)開發(fā)的一種名為“幻覺(jué)”的方法中，研究人員將隨機(jī)的氨基酸序列輸入結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)，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(tuán)隊(duì)在實(shí)驗(yàn)室中創(chuàng)造了100多個(gè)小的“幻覺(jué)”蛋白質(zhì)，其中約1/5的蛋白質(zhì)與預(yù)測(cè)形狀相似。

   AlphaFold和Baker實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的類似工具RoseTTAFold，被訓(xùn)練用于預(yù)測(cè)單個(gè)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(tuán)隊(duì)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(shuō)，在設(shè)計(jì)具有特定任務(wù)的蛋白質(zhì)時(shí)，實(shí)驗(yàn)是必不可少的。他的團(tuán)隊(duì)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(jì)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(duì)抗呼吸道病毒的蛋白質(zhì)，而呼吸道病毒是導(dǎo)致嬰兒住院的主要原因�！�