DeepMind所開發(fā)的AlphaFold系統(tǒng)在世界蛋白質模型預測競賽中排名第一

谷歌（Google）旗下的人工智能團隊DeepMind所開發(fā)的AlphaFold系統(tǒng)日前在世界蛋白質模型預測競賽中排名第一。蛋白質折疊模型的準確預測，對攻克人類多種疾病有重要意義。該團隊開發(fā)的圍棋人工智能系統(tǒng)AlphaGo曾在兩年前擊敗所有來自世界各國的人類棋王。

蛋白質折疊（protein folding）是蛋白質獲得其功能性結構和構象的過程。通常蛋白質自然呈能量高效狀態(tài)，但有時會出現(xiàn)錯誤。像糖尿病、帕金森氏病、老年失智（Alzheimer’s disease）癥等都與蛋白質出錯相關。

如果科學家能從其化學成分準確預測蛋白質的三維構象，就能設計治療各種疾病的新蛋白質，還能解決很多棘手問題，比如分解現(xiàn)在嚴重的塑料污染等。

然而要獲得蛋白質三維構象猶如一個破譯密碼的過程，需要耗費研究者們很長的時間。這種情況下，人工智能往往是人類的好幫手。

由美國常規(guī)醫(yī)學科學研究所（NIGMS）出資的“結構預測關鍵評估”大賽（CASP）是一年兩次的預測蛋白質折疊結構的奧林匹克賽，吸引著世界各地研究團隊的參與。

在為期數(shù)月的競賽期間，組織方每幾天向參加的團隊發(fā)去一些氨基酸清單，參與者從這些氨基酸預測蛋白質結構。這些“考題”是近期通過傳統(tǒng)的方法，耗費了大量的人力物力資源才得到的蛋白質結構。

上周末在墨西哥坎昆（Cancun），競賽舉辦方宣布谷歌的人工智能系統(tǒng)AlphaFold在98個參與團隊中積分排名第一。AlphaFold準確預測了43種蛋白質中25個的結構；排名第二的團隊預測了其中3個。

AlphaFold以其先進的算法，花了兩周時間破譯第一個蛋白質結構，但之后每個只需數(shù)小時時間。

英國學術團隊中積分最高的英國雷丁大學（University of Reading）小組的領隊研究員Liam McGuffin說：“預測任何蛋白質折疊形狀的能力很重要，對解決21世紀很多問題有重要作用，對健康、生態(tài)、環(huán)境和任何生命系統(tǒng)相關的問題都有影響。”

McGuffin還說，包括他們在內很多團隊多年來都在研究人工智能在這個領域的使用，他認為這個領域有望在本世紀20年代征服蛋白質預測問題。