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英特爾|谷歌的蛋白質折疊AI AlphaFold幾乎把它們都破解了

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英特爾|谷歌的蛋白質折疊AI AlphaFold幾乎把它們都破解了

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AlphaFold剛剛發布了2億種蛋白質結構 ， 揭示了“蛋白質宇宙” 。

AlphaFold美國黑熊游離脂肪酸受體2的結構 。 來源：（AlphaFold）
“突破”一詞在科學研究中被過度使用 ， 但偶爾會成為這個詞真正意義上的突破 。 例如 ， 使用CRISPR-Cas 9 ， 繪制人類基因組圖 ， 拍攝第一張黑洞圖像 ， 以及DeepMind的AlphaFold蛋白質結構數據庫 。
對于只能由幾十種不同氨基酸組成的分子來說 ， 蛋白質非常復雜 。 每個折疊、扭轉和位置都可以改變蛋白質的工作方式 ， 因此了解這些復雜的3D結構可以告訴我們很多蛋白質的作用 。
但揭開這些多層結構是一項艱巨的工作 。 在20世紀60年代 ， 兩項諾貝爾獎因確定蛋白質結構而頒發 ， 在20世紀60年代初 ， 實驗室只確定了人體蛋白質結構的17% 。
今天 ， 來自谷歌母公司Alphabet的人工智能DeepMind絕對改變了AlphaFold的游戲 。
“確定蛋白質的3D結構過去需要幾個月或幾年的時間 ， 現在需要幾秒鐘 。 AlphaFold已經加速并促成了大規模發現 ， 包括裂開核孔復合體的結構 ， ”斯克里普斯研究翻譯研究所創始人兼主任Eric Topol表示 。
“隨著這種新添加的結構照亮了幾乎整個蛋白質宇宙 ， 我們可以期待每天有更多的生物謎團得到解決 。 ”
在過去的兩年里 ， AlphaFold一直在將越來越多的蛋白質結構放入其數據庫中 。 2021年 ， 它是整個人類蛋白質組 ， 然后是數十萬種新的蛋白質結構 ， 包括用于大量人類疾病的蛋白質 。
現在 ， 研究人員宣布 ， 他們已經發布了2億種蛋白質結構——這是幾乎所有科學已知的編目蛋白質的預測結構 。 這包括動物、植物、細菌和真菌 。
歐洲分子生物學實驗室歐洲生物信息學研究所（EMBL-EBI）主任Ewan Birney表示《自20世紀90年代以來 ， 作為一名從事基因組學和計算生物學的人 ， 他見過許多這樣的時刻 。 ”
他稱該數據庫為“給人類的禮物” 。
了解蛋白質的結構使研究人員能夠更多地了解蛋白質如何與其他分子相互作用 ， 并確定其功能 。 這意味著創建更具體的藥物靶點 ， 發現新藥 ， 并了解特定蛋白質的工作原理 。
當然 ， 盡管這很令人興奮 ， 但AlphaFold仍在猜測結構是什么樣子 。 EMBL-EBI表明 ， 35%的結構與實驗確定的結構一樣好 ， 另有45%的結構足以用于基因組學的許多應用 。 這些結構中的絕大多數尚未在實驗室中進行驗證 。
但蛋白質結構的規模和易獲得性大于這些問題 。
樸茨茅斯大學的結構生物學家John McGeehan教授表示：“他們很高興看到研究人員可以用這個新的數據寶庫做更多事情 。
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