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“阿尔法狗”转行预测蛋白质结构,交大教授建议布局AI+生物医药 |新科普
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来源:上观新闻 作者:俞陶然 2021-01-06 19:59
摘要:我国在新药研发方面长期落后于发达国家,随着智能化药物设计的兴起,我们有了弯道超车的机会。

美国《科学》杂志近日评选出了2020年十大科学突破,“人工智能首次精准预测蛋白质三维结构”榜上有名。上海交通大学生物医学工程学院特聘教授殷卫海认为,这一成果的科学原理并不新鲜,但确实是一个重大技术突破,有望大幅加快药物研发速度。上海可加强对“人工智能+生物医药”这个交叉领域的布局,抢占科技前沿制高点。

人工智能让蛋白质结构预测成为可能

蛋白质具有三维结构,由一系列氨基酸折叠而成。对科学家来说,氨基酸测序是比较容易完成的工作,蛋白质三维结构解析的难度却很大,耗时费力。1972年,美国科学家克里斯蒂安·安芬森因提出“蛋白质的高级空间结构由其氨基酸序列决定”而获得诺贝尔化学奖。那为什么测定氨基酸序列后,解析蛋白质三维结构仍非常困难呢?殷卫海解释说,氨基酸折叠成蛋白质的力学原理是很明确的,包括氢键、范德华力、疏水作用和离子键等相互作用,这些氨基酸折叠成的三维结构必定达到了力学最稳态。但问题在于,蛋白质中各个原子之间都有作用力,如果要根据最稳态原理预测出三维结构,必须通盘考虑上千万个乃至更多的作用力,计算量非常巨大。

长期以来,结构生物学家利用冷冻电子显微镜、X射线晶体学等技术观测并解析蛋白质三维结构。对一些重要蛋白质的结构解析成果,往往会在《细胞》《自然》《科学》等国际顶级科技期刊发表,因为这类科研成果与药物研发息息相关,只有绘制出人体内重要蛋白质的“三维地图”,才能据此找到药物作用于人体的靶点,从而研制出精准有效的新药。

无论是冷冻电子显微镜还是X射线晶体学技术,解析蛋白质三维结构的难度都很高,需要高水平科研团队耗时数月乃至数年才能完成。近年来,随着新一代人工智能技术兴起、“阿尔法狗”(AlphaGo)的问世,“根据氨基酸序列预测蛋白质结构”这一方法成了国际科技前沿热点。通过深度机器学习等技术,人工智能系统可以在几天至几个月内,完成传统计算机软件需要上百年甚至更长时间才能完成的计算量,较为精准地预测出蛋白质三维结构。

人工智能预测(蓝色)和实验测定(绿色)的蛋白质结构几乎完全吻合。来源:DeepMind

智能化药物设计可让中国“弯道超车”

去年11月30日,谷歌旗下DeepMind(深度思维)公司研发的AlphaFold(阿尔法折叠)人工智能系统,在国际蛋白质结构预测竞赛上获得冠军,其预测的蛋白质三维结构与实验方法解析的结构只有小幅差异,甚至让人怀疑差异是否源于实验结果不够精准。

“这种人工智能应用有望在新药研发中扮演重要角色,智能化药物设计可以提高效率、节省费用。”殷卫海说,比如科学家发现人体内某个蛋白质分子活性很强,会促进肿瘤生长。如何研制出针对这个分子的抑制剂?利用人工智能系统,科学家能够在很短时间内预测出它的三维结构,并在此基础上设计很多种药物分子结构,让它们进入新药研发的临床前实验阶段。

在他看来,“人工智能+生物医药”这个交叉领域很适合在上海发展,因为这是一个科技前沿制高点,人工智能和生物医药又属于上海重点发展的三大领域,上海在这两个领域拥有国内领先的科研力量和临床资源。“我国在新药研发方面长期落后于一些发达国家,随着智能化药物设计的兴起,我们有了弯道超车的机会。DeepMind目前处于国际领跑水平,我国相关部门可加强这方面的研发布局和投入,推动科研机构和企业向科技制高点进军。”

冰洲石生物科技研发的“轨道药物设计”平台 来源:依图科技

值得关注的是,上海企业依图科技近日投资了人工智能药物研发公司——冰洲石生物科技(AccutarBio)。这家2015年成立的企业将深度神经网络用于药物化学性质预测,其自主研发的“轨道药物设计”平台,每天能进行数百万小分子的虚拟筛选。冰洲石生物科技首席执行官范捷博士介绍,用传统方法研发一款新药,平均耗费10亿美元、耗时10年。而利用“轨道药物设计”平台,公司近两年就获得了数个候选药物。这些靶向药物有望用于治疗多种癌症,其中针对乳腺癌和前列腺癌的药物在开发管线中推进最快,计划今年进入临床试验阶段。

栏目主编:黄海华 题图来源:视觉中国 图片编辑:邵竞
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