文/劉育英
中國初創(chuàng)公司深勢科技近日推出蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測工具Uni-Fold，在中國國內(nèi)首次復(fù)現(xiàn)谷歌Alphafold2全規(guī)模訓(xùn)練并開源訓(xùn)練、推理代碼。深勢科技創(chuàng)始人在接受中新社國是直通車專訪時表示，人工智能預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)這一突破，將給新藥研發(fā)等領(lǐng)域帶來新的突破。
今年夏天，用人工智能預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)取得里程碑式進展。
谷歌的AlphaFold2和華盛頓大學(xué)的RoseTTAFold工具，成功根據(jù)氨基酸序列預(yù)測了生命基本分子——蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。利用實驗室手段可能需要數(shù)年的研究才能解析一個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，利用計算結(jié)構(gòu)模型最快只需10分鐘。
預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)為什么重要？深勢科技創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家張林峰解釋說，蛋白質(zhì)是組成生命體的重要物質(zhì)基礎(chǔ)。不同的蛋白質(zhì)通過折疊形成不同的三維結(jié)構(gòu)，執(zhí)行多種多樣的生理功能。癌癥、癡呆等幾乎所有疾病，都與細胞內(nèi)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)變化相關(guān)，如果能夠掌握蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的變化，將對疾病的預(yù)防、治療等帶來重要影響。
從氨基酸序列到對應(yīng)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的預(yù)測問題，被認為是生物學(xué)領(lǐng)域最具有挑戰(zhàn)性的問題之一。
在過去幾十年的研究中，科學(xué)家們?yōu)樘綔y蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)發(fā)展出三大實驗手段：X射線晶體學(xué)、核磁共振和冷凍電鏡。但實驗方法成本高、周期長。目前人類已知有數(shù)十億氨基酸序列，但還原出結(jié)構(gòu)的只有十幾萬。生物學(xué)發(fā)展因此頗受掣肘。
AI的發(fā)展為這一問題帶來了新的可能。7月22日，谷歌旗下Deepmind公司在《自然》雜志發(fā)表文章稱，基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AlphaFold2已經(jīng)預(yù)測出了35萬種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，涵蓋了98.5%的人類蛋白質(zhì)組以及20種生物的蛋白質(zhì)，并開源了它的數(shù)據(jù)庫。這一結(jié)果也標志著蛋白質(zhì)單體結(jié)構(gòu)問題在一定程度上得到解決。
中國公司已進入這一領(lǐng)域。張林峰說，AlphaFold2公布了推理代碼，但并未公布訓(xùn)練代碼。意味著公布了產(chǎn)品，但未公布其“流水線”。而訓(xùn)練代碼是行業(yè)中的真正壁壘。深勢科技通過“投喂”數(shù)據(jù)，復(fù)現(xiàn)了整個訓(xùn)練過程，并開源其訓(xùn)練代碼。
另外，單一蛋白質(zhì)的預(yù)測只是起點，深勢科技希望通過分子動力學(xué)等物理模型，把蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用，蛋白質(zhì)和藥物分子之間的相互作用通過AI預(yù)測出來，這對下一步藥物設(shè)計和生命科學(xué)發(fā)展都有重大意義。
深勢科技創(chuàng)始人兼CEO孫偉杰表示，深勢科技對訓(xùn)練代碼進行了開源，這意味著使用者能夠更方便地訓(xùn)練和使用模型，降低了使用者的門檻。
目前相應(yīng)解決方案已集成至深勢科技自主研發(fā)的藥物設(shè)計平臺Hermite，供廣大用戶測試使用。未來，AI預(yù)測蛋白質(zhì)技術(shù)可以在幾個場景落地，如新藥研發(fā)、微尺度工業(yè)設(shè)計等。
孫偉杰介紹，通常人們服用的藥物大多是小分子化學(xué)藥，它們的作用靶點大部分在蛋白質(zhì)上。研發(fā)這類藥物的一個重要前提，是解析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。只有繪制出人體內(nèi)某些蛋白質(zhì)的“三維地圖”，才能找到藥物靶點，完成“精準制導(dǎo)”。
深勢科技致力于從更底層，用AI+物理模型+高性能計算的范式，去求解藥物設(shè)計里很多通用問題。
如何驗證AI預(yù)測是否準確？
孫偉杰說，AI預(yù)測與冷凍電鏡是互為協(xié)同關(guān)系，一部分AI預(yù)測的結(jié)果要通過冷凍電鏡來驗證，同時， AI數(shù)據(jù)集的不斷增加，模型不斷的訓(xùn)練和演化，以及實驗手段和模擬手段的結(jié)合，是一個共同發(fā)展和相輔相成的過程。AI無法代替科學(xué)家的智慧，但能夠提升科學(xué)家的效率。
據(jù)了解，從上世紀六十年代，一些國際大型藥企就開始用計算方法輔助藥物研發(fā)，現(xiàn)在介入的程度越來越深，在藥物設(shè)計的各個主要環(huán)節(jié)都可以看到計算和AI的身影，計算對實驗的滲透率也在逐漸提高。
AI制藥已經(jīng)成為投資風(fēng)口，深勢科技已獲得多家知名機構(gòu)和公司的投資，其在藥物設(shè)計領(lǐng)域已經(jīng)有超過十家合作伙伴。“由于人工智能系統(tǒng)預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的耗時遠遠少于實驗測定，新藥研發(fā)的效率有望大幅提高。人工智能系統(tǒng)還能助力科學(xué)家設(shè)計自然界不存在的蛋白質(zhì)，催生各種新材料，用于能源、化工、環(huán)保等行業(yè)”，孫偉杰表示。
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