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人工智能,为科研注入智慧动能
http://www.CRNTT.com   2022-10-20 09:41:18


 
  由于难度高、实验周期长、成本高,通过传统方法观测到的蛋白质三维结构,至今数量非常有限。相比之下,氨基酸测序容易得多。为什么不能根据氨基酸序列来预测蛋白质的结构?早在1972年,美国生化学家克里斯蒂安·安芬森曾在诺贝尔奖的获奖感言中提出这一设想。

  从蛋白质的一级结构出发精准预测其三维结构,正是人工智能所擅长的。然而,人类试图解析蛋白质组的工作进展缓慢。据解释,这一方面因为现有的生物数据量小,质量不高,深度学习缺乏足够的样本;另一方面因为人工智能算法成熟也需要过程。

  近些年,随着生物数据剧增以及人工智能技术的优化,科学家建立起更精准的预测模型。2020年12月,在一场比赛中,人工智能程序“阿尔法折叠”大放异彩,它预测的结果与大多数实验数据差不多。这证明,预测蛋白质结构,人工智能已经相当精准。

  如今,借助人工智能,曾经可能耗时数年的工作,现在几分钟就能完成,还能解析传统方法不能观测到的一些蛋白质结构。

  据瞭解,利用人工智能,科研人员预测出了约100万个物种的超过2亿种蛋白质的结构,涵盖科学界已编录的几乎每一种蛋白质。这将对结构生物学领域产生重大影响,可能引发生命科学研究的范式变革,并提升人类对生命的理解。

  前景广阔,在生命科学等多领域发挥作用

  人工智能进入生命科学研究的视野,生物医药行业的需求是重要推动力。据介绍,在生物制药行业,每投入10亿美元能够研发出的药物种类已不断下降。新药研发难度越来越大,周期越来越长,急需新方法突围,人工智能被寄予厚望。
 


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