哈佛醫(yī)學(xué)院開發(fā)AI算法：讓蛋白質(zhì)的重要研究提速百萬(wàn)倍

哈佛大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn)，在對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練之后，可以弄清某些重要的蛋白質(zhì)是如何發(fā)揮作用的。 幾十年來(lái)，蛋白質(zhì)的折疊過(guò)程，一直是一個(gè)相當(dāng)著名的計(jì)算難題 —— 你該如何確定 DNA 定義的這些大分子的確切結(jié)構(gòu)?好消息是，在人工智能(AI)技術(shù)的加持下，這項(xiàng)工作將變得更加輕松、并且能夠讓我們更快地找到答案。

借助最新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，哈佛醫(yī)學(xué)院生物學(xué)家 Mohammed AlQuraishi 對(duì)易于理解的蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)模式進(jìn)行了理解，然后再讓 AI 去分析其它蛋白質(zhì)的特性。

雖然結(jié)果的精度還無(wú)法運(yùn)用到新藥發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域，但其計(jì)算蛋白質(zhì)折疊等應(yīng)用的速度，卻比傳統(tǒng)計(jì)算方案提升了 100 萬(wàn)倍。顯然，這是一項(xiàng)足以改進(jìn)其它建模技術(shù)的進(jìn)展。

具體說(shuō)來(lái)是，AlQuraishi 開發(fā)了一種 AI 技術(shù)，來(lái)預(yù)測(cè)被稱作蛋白質(zhì)的生物分子的重要形成。隨著模型的改進(jìn)，多彩的預(yù)測(cè)、會(huì)逐漸接近灰色的實(shí)際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。

在周三的一份聲明中，AlQuraishi 表示 —— 我們有一個(gè)探索蛋白質(zhì)折疊的全新愿景，但現(xiàn)在只是剛剛割開了它的表面。

迄今為止的人工智能，最常提到的就是模仿人腦的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)”，其已徹底改變了從語(yǔ)音命令、面部識(shí)別、到軟件調(diào)試等方方面面。

對(duì)于在地球上的生物來(lái)說(shuō)，DNA 鏈所包含的將氨基酸重組為蛋白質(zhì)的過(guò)程(緊密折疊成束)，已被證明對(duì)細(xì)胞的功能有著至關(guān)重要的作用。

然而對(duì)于更大的蛋白質(zhì)來(lái)說(shuō)，想要確切地在計(jì)算機(jī)內(nèi)部模擬這樣的事情，顯然是難以理解的。好消息是，得益于 AlQuraishi 等人的 AI 解決方案，未來(lái)我們甚至可以設(shè)計(jì)出特定用途的新型蛋白質(zhì)。

有關(guān)這項(xiàng)研究的詳情，已經(jīng)發(fā)表在周三出版的《細(xì)胞系統(tǒng)》( Cell Systems )期刊上。