新華社斯德哥爾摩10月9日電　科普｜人工智能助力破解蛋白質(zhì)神奇結(jié)構(gòu)密碼——2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)成果解讀

新華社記者郭爽

數(shù)十年前，預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)，以及設(shè)計(jì)全新蛋白質(zhì)為人類所用，被認(rèn)為是一個(gè)不可能實(shí)現(xiàn)的夢(mèng)想。

“30年前，如果能用實(shí)驗(yàn)設(shè)備解析一種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)就完全可以發(fā)表一篇博士論文，因?yàn)槟鞘且患O為困難的事情，”諾貝爾化學(xué)委員會(huì)評(píng)委鄒曉冬9日接受新華社記者采訪時(shí)說，得益于今年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)成果，人們現(xiàn)在可以設(shè)計(jì)蛋白質(zhì)，還可通過人工智能預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)，“這是一個(gè)非常大的革命”。

曾經(jīng)不可實(shí)現(xiàn)的夢(mèng)想

蛋白質(zhì)是維持生命的重要大分子。它們是構(gòu)成骨骼、皮膚、頭發(fā)等組織的基石，是驅(qū)動(dòng)肌肉的馬達(dá)，是讀取、復(fù)制和修復(fù)脫氧核糖核酸（DNA）的“機(jī)器”，是讓大腦中神經(jīng)元隨時(shí)準(zhǔn)備運(yùn)轉(zhuǎn)的“泵”，是促進(jìn)機(jī)體免疫反應(yīng)的抗體，是細(xì)胞向外界傳遞信息的傳感器，是調(diào)節(jié)人體內(nèi)所有細(xì)胞的激素。

蛋白質(zhì)通常由20種不同的氨基酸組成。在蛋白質(zhì)中，氨基酸以長(zhǎng)鏈連接在一起，折疊起來形成獨(dú)特的三維結(jié)構(gòu)，這對(duì)蛋白質(zhì)的功能至關(guān)重要。要了解生命如何運(yùn)作，首先就需要了解蛋白質(zhì)的形狀和結(jié)構(gòu)。

自19世紀(jì)以來，化學(xué)家就已了解蛋白質(zhì)對(duì)生命過程的重要性。但直到20世紀(jì)50年代，隨著研究工具精度的提高，研究人員才開始借助儀器解析蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)。到20世紀(jì)70年代，研究人員已經(jīng)認(rèn)識(shí)到，決定蛋白質(zhì)如何折疊的相關(guān)信息蘊(yùn)含在組成蛋白質(zhì)的氨基酸序列中。從那時(shí)起，研究人員一直懷有一個(gè)夢(mèng)想，即試圖根據(jù)已知的氨基酸序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)，但這非常困難，甚至一度被認(rèn)為是不可能實(shí)現(xiàn)的夢(mèng)想。

“阿爾法圍棋”設(shè)計(jì)者破解蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)之謎

然而，就在4年前，出現(xiàn)了一個(gè)驚人的突破。2020年，谷歌旗下“深層思維”公司的德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀提出名為“阿爾法折疊2”的人工智能模型。

哈薩比斯是來自英國的神經(jīng)學(xué)家和企業(yè)家，他是“深層思維”公司的聯(lián)合創(chuàng)始人和首席執(zhí)行官。他從4歲開始下國際象棋，2009年獲得英國倫敦大學(xué)學(xué)院認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)博士學(xué)位。他還曾領(lǐng)銜開發(fā)“深層思維”公司的“阿爾法圍棋”程序，該程序在復(fù)雜的圍棋游戲中擊敗世界冠軍、韓國圍棋選手李世石。

江珀則是“深層思維”公司高級(jí)研究科學(xué)家，早年在美國芝加哥大學(xué)獲得理論化學(xué)博士學(xué)位，研究方向?yàn)槭褂脵C(jī)器學(xué)習(xí)模擬蛋白質(zhì)折疊。2021年，《自然》雜志曾將他列入年度“十大科學(xué)人物”。

“阿爾法折疊2”模型曾贏得有著生物計(jì)算領(lǐng)域“奧運(yùn)會(huì)”之稱的“蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)關(guān)鍵評(píng)估（CASP）”比賽，并成為第一個(gè)能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

“阿爾法折疊2”模型成功解決了科學(xué)家苦苦思索了數(shù)十年的難題——從氨基酸序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，它能夠預(yù)測(cè)幾乎所有已知的2億種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。

自問世以來，“阿爾法折疊2”已被用于海量科學(xué)應(yīng)用中，例如人們用它應(yīng)對(duì)抗生素耐藥性、尋找瘧疾等疾病的新療法等。“阿爾法折疊2”極大縮短了人工確定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的時(shí)間，展示了人工智能對(duì)于科學(xué)發(fā)現(xiàn)的影響。此外，這項(xiàng)研究將有助于人們更好地了解疾病，并能加速新靶向藥物開發(fā)。到今年10月，已有來自大約190個(gè)國家的200多萬人使用了“阿爾法折疊2”程序。

設(shè)計(jì)全新蛋白質(zhì)開辟無限可能

自然界中的蛋白質(zhì)種類有限，研究人員希望創(chuàng)建出新的蛋白質(zhì)種類，使其執(zhí)行諸如分解有害物質(zhì)或作為化學(xué)制造業(yè)工具等功能。該領(lǐng)域自20世紀(jì)90年代末興起，美國華盛頓大學(xué)西雅圖分校教授戴維·貝克在該領(lǐng)域取得突破。他開發(fā)的名為Rosetta的軟件成功構(gòu)建出不是天然存在的全新蛋白質(zhì)。

貝克的研究團(tuán)隊(duì)首先提出一個(gè)全新結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)，然后利用Rosetta計(jì)算哪種氨基酸序列可以生成所需的蛋白質(zhì)。為了驗(yàn)證該軟件的成功率，貝克的研究小組將軟件建議的氨基酸序列基因引入細(xì)菌，這些細(xì)菌生產(chǎn)了所需的蛋白質(zhì)。然后，他們利用X射線晶體學(xué)確認(rèn)了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與他們的設(shè)計(jì)幾乎完全符合。該成果于2003年發(fā)表。

此后，他的研究小組不斷創(chuàng)造出一個(gè)又一個(gè)具有新功能的蛋白質(zhì)，可用于催生新的納米材料、靶向藥物、疫苗研發(fā)、微型傳感器以及更環(huán)保的化學(xué)工業(yè)等，為實(shí)現(xiàn)人類福祉開辟了無限可能。

貝克當(dāng)天接受電話采訪時(shí)說，他獲得這一殊榮是站在了巨人的肩膀上。蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)真正凸顯了人工智能的力量，使人們得以將人工智能方法應(yīng)用于蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)，大大提高了設(shè)計(jì)的能力和準(zhǔn)確性。

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