AI能很好地預(yù)測單個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，但蛋白質(zhì)復(fù)合物結(jié)構(gòu)預(yù)測等很多問題還沒解決。

據(jù)IPO早知道消息，以“以終為始，致遠(yuǎn)盡微”為主題的2023紅杉全球醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)峰會于5月10日和11日在上海張江科學(xué)會堂成功舉辦。

在“AI蛋白生成引領(lǐng)生物科學(xué)新時(shí)代”主旨演講中，分子之心創(chuàng)始人、清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）卓越訪問教授許錦波分享了生成式AI生成蛋白質(zhì)的優(yōu)勢及發(fā)展程度。

AI對蛋白質(zhì)的研究在過去幾年發(fā)生了顛覆式影響。用AI去做蛋白質(zhì)的生成，相比傳統(tǒng)的基于物理學(xué)的方法或者實(shí)驗(yàn)方法，AI有非常多的優(yōu)點(diǎn)，首先AI效率非常高；第二，用AI設(shè)計(jì)的蛋白質(zhì)，成功率超過以前傳統(tǒng)的分子動力學(xué)模擬方法。

蛋白質(zhì)在細(xì)胞里有執(zhí)行功能，是細(xì)胞里面非常重要的一個(gè)大分子。蛋白質(zhì)在細(xì)胞里面會折疊成某一種特殊形狀，去執(zhí)行功能?！岸鞍踪|(zhì)的結(jié)構(gòu)是由氨基酸序列決定的，也就是說如果我們有了它的氨基酸序列，原則上來說，這個(gè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)其實(shí)是確定的。我們想通過用計(jì)算的方法，而不是用濕實(shí)驗(yàn)的方法，去把這個(gè)蛋白質(zhì)里面所有的三維坐標(biāo)確定出來。”

從CASP發(fā)起人John Moult教授總結(jié)的圖表來看，科學(xué)家在用計(jì)算的方法預(yù)測蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的30年中，2016年開始到2020年，使用AI技術(shù)，可以把蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測精度從30幾分大幅提高到80幾分。

最近幾年，AI可以把單個(gè)蛋白質(zhì)預(yù)測做得非常好，改變了很多分子生物學(xué)家研究蛋白質(zhì)的行為方式。但還是有很多問題沒有解決。比如AlphaFold2可以預(yù)測單個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，但是它在預(yù)測蛋白質(zhì)復(fù)合物結(jié)構(gòu)的時(shí)候效果不是那么好。AlphaFold2還有很多事情不能做，例如它本來只能做結(jié)構(gòu)預(yù)測，也就是氨基酸序列到三維坐標(biāo)的映射，不能用來做蛋白質(zhì)的優(yōu)化和設(shè)計(jì)，也不能用來預(yù)測蛋白質(zhì)跟其他的分子，比如跟DNA、RNA、小分子的結(jié)合，我們要開發(fā)新的AI算法才能實(shí)現(xiàn)這些。

我們能不能通過AI去設(shè)計(jì)出自然界中不存在的蛋白質(zhì)，找到一個(gè)結(jié)構(gòu)或功能都滿足特定需求的氨基酸序列？蛋白質(zhì)序列搜索空間巨大，如果我們想設(shè)計(jì)只有100個(gè)氨基酸的蛋白質(zhì)，自然界有20種常見的氨基酸，這個(gè)空間是20的100次方。找到滿足我們需求的蛋白質(zhì)氨基酸序列相當(dāng)于大海撈針的過程。

蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)在各行各業(yè)有很多的應(yīng)用，例如應(yīng)用在藥物設(shè)計(jì)上面，可以用AI方法設(shè)計(jì)抗體、結(jié)合蛋白等。而在合成生物學(xué)方面的應(yīng)用，常常包括用AI改造一個(gè)酶，甚至完全重新設(shè)計(jì)一個(gè)酶。

分子之心開發(fā)了AI蛋白優(yōu)化和設(shè)計(jì)平臺MolecureOS，以生成而非發(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)。平臺架構(gòu)包含基礎(chǔ)層、能力層、應(yīng)用層、產(chǎn)品層?；A(chǔ)層包含AI蛋白質(zhì)大模型及一些大的數(shù)據(jù)庫和算力支撐平臺，基礎(chǔ)層上面的各種下游功能模塊可以做單個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測，也可以預(yù)測蛋白質(zhì)復(fù)合物結(jié)構(gòu)、抗體抗原如何結(jié)合等。分子之心在基于AI的蛋白質(zhì)從頭設(shè)計(jì)、基于AI的抗體抗原復(fù)合物預(yù)測、抗體CDR從頭設(shè)計(jì)，基于AI的蛋白疫苗設(shè)計(jì)等場景都有了應(yīng)用產(chǎn)品并完成了一定的測試。例如，在給定抗體、抗原的結(jié)合表位，預(yù)測抗體抗原復(fù)合物結(jié)構(gòu)的應(yīng)用中，分子之心算法成功率為70%-80%，高于AlphaFold-Multiplier（約34%）的準(zhǔn)確度。

許錦波表示，AI不僅可以用來預(yù)測自然界里面蛋白質(zhì)的三維構(gòu)型，也可以用來產(chǎn)生各種各樣我們所需要的基于某種特殊功能的蛋白，“相信在不遠(yuǎn)的將來，AI可以用來產(chǎn)生一些大分子藥物。”

本文為IPO早知道原創(chuàng)

編輯｜C叔

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