據報道,Alphabet旗下人工智能公司DeepMind開發了一款軟件,可以準確預測蛋白質在幾天時間裏會摺疊成什麼樣的結構,從而解決了過去50年的一項“重大挑戰”。這可能會爲更好地理解疾病、研發藥物奠定基礎。

每個活細胞體內都有成千上萬種不同的蛋白質,這些蛋白質也是細胞生存的基礎。預測蛋白質如何摺疊非常重要,因爲這決定了蛋白質的性質。幾乎所有疾病,包括癌症和老年癡呆症,都與蛋白質的功能有關。

歐洲生物信息學研究所的珍妮特·桑頓(Dame Janet Thornton)教授表示:“蛋白質是最美麗的結構。準確預測蛋白質的摺疊非常具有挑戰性,多年來一直困擾着很多人。”

DeepMind的AlphaFold人工智能系統參加了一項由“結構預測關鍵評估”組織(CASP)舉辦的比賽。該組織的目標是,圍繞如何計算蛋白質分子三維結構的問題,更快地尋找解決方案。

CASP在過去25年中一直在關注這個領域的進展,該組織的評價方式是將參賽者提供的解決方案與“黃金試驗標準”進行對比。本週一,該組織表示,DeepMind的AlphaFold系統在蛋白質結構預測方面表現出了無與倫比的準確性。

CASP主席約翰·墨爾特(John Moult)教授表示:“DeepMind已經取得領先。計算機科學領域長達50年的重大挑戰在很大程度上已得到解決。對於藥物設計,以及蛋白質設計等新興領域,這都將產生重大影響。”

DeepMind大約有1000名員工,但幾乎沒有任何收入。谷歌母公司Alphabet爲支持該公司投入了鉅額成本。不過,DeepMind已經與Facebook人工智能實驗室、微軟和OpenAI等實體一起,成爲了全球人工智能競賽的領先者之一。

谷歌CEO桑達爾·皮查伊(Sundar Pichai)在Twitter上爲此次突破點贊。DeepMind聯合創始人及CEO德米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)則表示:“DeepMind背後的終極願景一直是構建通用人工智能,利用通用人工智能來極大地加速科學發現的步伐,幫助我們更好地瞭解周圍世界。”

谷歌2014年以6億美元的價格收購了DeepMind。該公司以圍棋人工智能AlphaGo而聞名。不過該公司一直表示,希望能在科學領域發揮更大的影響力。

哈薩比斯說:“遊戲是很好的試驗平臺,有助於高效地開發和測試通用算法。但我們希望,未來某天這些算法能應用到現實世界,例如去解決科學問題。我們認爲,AlphaFold是證明這個邏輯的第一步。這些算法現在正變得足夠成熟和強大,能夠應用於真正具有挑戰性的科學問題。”

DeepMind早在2018年就參加了CASP蛋白質摺疊比賽,取得的結果相當不錯。但AlphaFold負責人約翰·姜普(John Jumper)當時認爲,要想產出“真正具有生物學相關性,或在實驗上有競爭力”的成果,還有一段路要走。

今年的比賽對DeepMind來說也並非一帆風順。姜普表示,DeepMind在3個月時間裏毫無進展。“我們坐在那裏,擔心是否已經耗盡了數據。”即使比賽結束日期臨近,姜普及其團隊也還在擔心,他們可能出了錯。他說:“機器學習系統總是會出各種錯誤。”

不過,他們的努力已經獲得了回報。姜普表示:“我們真的認爲,我們開發了一個系統,爲實驗生物學家提供正確、可操作的信息。你想要尋找這樣的結構是因爲,你想要去理解大自然,隨後去提出更多的問題。我們認爲,我們開發的系統已經可以真正幫助人們去做到這一點。”

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