DeepMind称AI能精确预测蛋白折叠 将加速药物设计

细胞内部有成千上万种不同的蛋白质，这些蛋白质可以使细胞保持健康状态。蛋白质通过无规则的卷曲折叠构成特定的三维结构，并决定蛋白质的功能，因此如果人们能够预测蛋白质折叠的形状和结构，那么将对于治疗癌症和阿尔茨海默病等疾病的药物研发起到关键作用。

为此，人类已经挑战数十年。近期，借助人工智能技术，由谷歌投资的英国AI研究实验室DeepMind宣布在该领域取得重要突破。

周一，DeepMind发布消息称，其人工智能系统“AlphaFold”人工智能系统参加了由结构预测关键评估组织(CASP)的一项如何计算蛋白质分子3D结构的竞赛，并且预测准确性达到前所未有的水平。DeepMind表示，这将“为解决人类50年来的巨大挑战铺平道路”。

CASP组织近25年来一直在监测蛋白折叠预测领域的进展，并将DeepMind在竞赛中的预测结果与“实验金标准”进行比较。“DeepMind取得了进步。” CASP主席约翰·穆尔特(John Moult)教授在周一的一场新闻发布会上表示，“计算机科学领域50年来的巨大挑战已在很大程度上得到解决。”

穆尔特补充说，DeepMind取得的进展将对药物设计领域以及新兴的蛋白质设计领域产生重大的影响。

DeepMind公司2014年被谷歌以6亿美元的价格收购，该公司以创建了人工智能围棋系统“AlphaGo”一战成名。但是，在终结了AlphaGo和人类的挑战赛之后，DeepMind开始转向生命科学领域，希望对人类疾病的预测等科学领域产生影响。

DeepMind目前仍处于研发阶段，拥有约1000名员工，几乎没有收入，它与Facebook的AI Research部门，微软以及OpenAI等组织共同成为全球领先的AI实验室。

DeepMind联合创始人兼CEO丹密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)表示：“ DeepMind的最终愿景一直是构建通用AI，最大程度地加快科学发现和研究的步伐，并用人工智能来帮助人类更好地了解周围的世界。”

他还说道，游戏是有效开发和测试通用算法的理想平台，但是对于科学问题的研究成果能够更好地应用到现实世界中。“我们认为AlphaFold是第一个证明，这些算法现在已经变得足够成熟和强大，可以应用于真正具有挑战性的科学问题。”哈萨比斯表示。

上海科技大学iHuman研究所执行所长刘志杰教授对第一财经记者表示：“预测蛋白质结构的工作已经持续了很长一段时间，现在的预测的准确度肯定是越来越高了，但是仍然没有达到晶体结构的精度。”

刘志杰告诉第一财经记者，晶体结构是最精确的，而现在人工智能预测蛋白质折叠能够达到电镜以及核磁共振的精度。此外，由于蛋白质有成千上万种结构，解析的难度也不一样。“如果一些蛋白序列和已知的结构比较相近，那么就比较容易预测。”刘志杰表示。

但他仍然认为，随着蛋白质折叠的预测精确度不断提升，未来将在生命科学领域发挥更加重要的作用。“现在的预测已经达到电镜的精度，就已经可以对一些药物进行设计，目前药物设计是人工智能蛋白质折叠预测最大的应用领域，将大幅缩短药物研发和设计的时间。”刘志杰对第一财经记者说道，“未来这种技术也可以应用到蛋白质设计上。”