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人工智能从头规划了很多全新蛋白质还取得了诺贝尔奖但它们真能发挥作用吗?

发布日期: 2024-11-19 23:56:52 来源:ELISA试剂盒



  。他们在论文中翔实详尽地说明晰怎么样才干做到准确猜测蛋白质3D结构的,并将这两款猜测东西开源。

  (Critical Assessment of Structure Prediction,CASP)比赛中,AlaphaFold2现已展现了其强壮的蛋白质结构猜测才能,并震动了学术界。而在曩昔一年里,至少呈现了5项蛋白质规划比赛,参赛者大多用AI(AI)东西,从头规划出全新蛋白质,以作为更有用的药物、工业酶或试验室试剂。

  但蛋白质规划范畴的昌盛在很大程度上形成了一些紊乱,使用AI东西规划蛋白质的速度远超在试验室制作和测验它们的速度,这使得人们很难判别哪些规划办法或许东西实在有用。

  范畴,例如,AlaphaFold2 就是在第14届CASP比赛中一战成名。而现在,一系列新比赛经过下降进入门槛招引了来自世界各地的人们进入蛋白质规划相关范畴。但一些科学家指出,这些比赛有必要战胜一些妨碍,例如承认要处理哪一些问题,以及怎么客观地选出取胜者。不然,这些比赛反而会对蛋白质规划范畴形成危害。

  蛋白质规划比赛的部分创意来自于一场开始于30年前的比赛,这一比赛协助敞开了生物学人工智能的革新。

  (Critical Assessment of Structure Prediction,CASP),该比赛始于1994年,每两年举行一次,由马里兰大学的核算生物学家John Moult和加州大学戴维斯分校的核算生物学家Krzysztof Fidelis建议,该比赛旨在应战从蛋白质的氨基酸序列核算猜测其蛋白质三维结构,猜测结构与实在结构最接近者取胜。2018年,DeepMind 公司(后被谷歌收买)凭仗其第一版蛋白质结构猜测东西

  在当年的CASP比赛中成为第一名。两年后,新一代的AlphaFold2体现可谓迸裂,以至于CASP比赛的建议人John Moult当场宣告——猜测简略蛋白质结构的问题基本上处理了。现在,CASP比赛的焦点现已搬运到了新的应战上,例如,猜测一个复合体中多个相互作用的蛋白质的结构。

  现在,许多人期望新呈现的蛋白质规划比赛可以推进蛋白质规划范畴的开展,正如CASP比赛协助激发了蛋白质结构猜测的革新相同,假设没有CASP比赛,就不会有AlphaFold。

  赢得了世界敞开科学非营利安排“立异联盟”(Align to Innovate)举行的蛋白质工程锦标赛(Protein Engineering Tournament)。该比赛分为两轮,首要,参赛者要猜测不同酶变体的特性,在这一轮体现最好的那些团队在第二轮中测验从头规划一种可以分化淀粉的酶,经过试验室验证来承认最佳规划者。本年4月份,生物技术公司Liberum Bio和保护蛋白质规划东西Rosetta的科学家集体Rosetta Commons一起举行了

  ,并宣告了取胜者,参赛者被要求从头规划一种现有的蛋白质——一种大范围的使用在蛋白质纯化的植物病毒酶,以使其分子更高效。而本年的

  ,则是要求规划出一种用于CAR-T细胞医治的蛋白质,依据规划蛋白与抗原靶点的结合、经过CAR宣布信号、激活CAR-T细胞增殖和肿瘤杀伤反响的程度来评选取胜者。一项最近推出的蛋白质规划比赛尤为有目共睹——

  (Evolved 2024),该比赛的取胜者将取得价值25000美元的亚马逊云服务以及OpenAI等公司的价值数千美元的服务。关于蛋白质结构猜测比赛,对成果的评价很简略——猜测成果与经过试验解析的实在结构的类似程度。而关于蛋白质规划而言,评价的规范明显杂乱的多,例如,假如要求规划一种蛋白酶,规划出来的酶的活性、稳定性以及对蛋白质的水解功率,都影响对规划成果的评价,因而,需要从多重维度做评价,这就导致承认取胜者并不简单。在

  宣布的一项报导中,本年8月份,蛋白质工程师Alex Naka使用他的笔记本电脑和大约80个根据云核算的AI处理器,规划了几十种蛋白质,这些蛋白质旨在靶向按捺肿瘤中产生骤变的受体——EGFR(表皮生长因子受体),他选出了其间最有远景的10种规划,参加了一项新建议的蛋白质规划比赛,并登上了排行榜第一。但是,9月下旬发布的比赛成果让他感到很绝望,他规划的这10个蛋白看上去很超卓,但没有1个在试验室中显示出作用,147种规划中,只要5个能与方针受体结合,其间甚至有50个规划的蛋白质压根就无法制作出来。

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