导读 科学软件很少能引起如此轰动的头条新闻。人工智能& 39;很大程度上解决了& 39;生物学上最大的谜团之一，英国广播公司宣称。福布斯称其为人工
科学软件很少能引起如此轰动的头条新闻。“人工智能'很大程度上解决了'生物学上最大的谜团之一”，英国广播公司宣称。福布斯称其为“人工智能领域最重要的成就——有史以来”。谷歌 DeepMind 用于预测蛋白质 3D 结构的人工智能 (AI) 系统 AlphaFold2 于 2020 年 11 月首次亮相，自该工具于 7 月免费提供以来，引起了轰动。
兴奋与该软件解决生物学最棘手问题之一的潜力有关 - 从线性氨基酸序列预测蛋白质分子的功能性折叠结构，一直到 3D 空间中每个原子的位置。蛋白质如何形成 3D 结构的潜在物理化学规则对于人类来说仍然太复杂而无法解析，因此这个“蛋白质折叠问题”几十年来一直没有解决。
研究人员已经计算出来自所有生命王国的大约 160,000 种蛋白质的结构。他们一直在使用实验技术，例如 X 射线晶体学和冷冻电子显微镜 (cryo-EM)，然后将他们的 3D 信息存储在蛋白质数据库中。计算生物学家在开发补充这些方法的软件方面取得了稳步进展，并正确预测了一些来自经过充分研究的蛋白质家族的分子的 3D 形状。
尽管取得了这些进展，研究人员仍然缺乏大约 4,800 种人类蛋白质的结构信息。但是 AlphaFold2 已经将结构预测策略提升到了一个新的水平。例如，西班牙研究人员的一项独立分析表明1，该算法的预测将没有结构数据的人类蛋白质数量减少到只有 29 个。
AlphaFold2 于去年 11 月在 CASP14 上揭晓，这是第 14 届蛋白质结构预测关键评估 (CASP)，这是一项两年一度的竞赛，挑战计算生物学家针对已通过实验解决结构但未公开发布的蛋白质测试他们的算法。DeepMind 的软件——使用被称为深度学习的复杂机器学习技术——在竞争中脱颖而出。