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来源：每日经济新闻
人工智能（AI）为人类带来又一里程碑式的突破。
图片来源：摄图网-400094444
据《卫报》7月28日报道，近日，谷歌（GOOGL，股价114.22美元，市值1.49万亿美元）旗下人工智能公司DeepMind进一步破解了几乎所有已知的蛋白质结构，其AlphaFold算法构建的数据库中如今包含了超过2亿种已知蛋白质结构，为开发新药物或新技术来应对饥荒或污染等全球性挑战铺平了道路。
蛋白质是生命的基石，由氨基酸链组成，并折叠成复杂的形状，其3D结构在很大程度上决定了其功能。一旦人类知道蛋白质是如何折叠的，就可以了解其工作原理，以及如何改变其行为。尽管DNA提供了制造氨基酸链的指令，但预测它们如何相互作用形成3D形状却非常棘手，而直到最近，科学家们也只破译了科学界已知的2亿种蛋白质中的一小部分，这也让AlphaFold算法破译几乎已知蛋白质结构的能力显得弥足珍贵。
去年，DeepMind首次开始通过与欧洲分子生物学实验室（EMBL）合作建立的数据库公开发布AlphaFold的预测结果，这套初始数据库包括所有人类蛋白质的98%。
DeepMind在一份声明中表示，现在，该数据库正在扩大到2亿多个结构，几乎涵盖了地球上所有已进行过基因组测序的生物体。
DeepMind的创始人兼CEO德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）称，“自从人工智能创造出这个强大的新工具之后，用户现在查找蛋白质的3D结构几乎就像在谷歌搜索关键字一样容易。这为AlphaFold开辟了巨大的空间，对重要科学问题产生深远影响，如可持续性、粮食安全和被忽视的疾病。我们现在正处于数字生物学新纪元的开端。”
图片来源：DeepMind官网
DeepMind人工智能科学负责人普什米特·科利（Pushmeet Kohli）在一份声明中表示，“我们认为，AlphaFold（构建的数据库）是迄今为止人工智能对推进科学发展做出的最重要的贡献。”
《每日经济新闻》记者注意到，其实科学家们此前就已经在使用AlphaFold早期的一些预测来帮助开发新的药物。今年5月份，英国牛津大学马修·希金斯（Matthew Higgins）教授领导的研究人员宣布，他们曾使用AlphaFold的模型来帮助确定一个关键的疟疾寄生虫蛋白的结构，并找出可以阻止寄生虫传播的抗体可能结合的位置。
希金斯教授称，“之前，我们一直在使用一种叫做蛋白质晶体的技术来计算这种分子的结构，但由于这种分子非常不稳定，到处移动，我们便无法掌握其结构。当我们把AlphaFold模型与试验证据结合起来时，突然间一切都说得通了。这一发现将用于设计并改进疫苗，以诱导最有效的阻断病毒的抗体。”
此外，英国朴茨茅斯大学酶创新中心的科学家们也在使用AlphaFold的模型，以识别自然界中可以被调整用来消化和回收塑料的酶。领导这项工作的约翰·麦吉汉（John McGeehan）教授称，“我们花了相当长的时间来浏览这个庞大的结构数据库，发现了一系列我们从未见过的、能够真正分解塑料的新3D形状。这是一个巨大的成功。（AlphaFold的模型）可以加快我们的研究，有助于我们将这些宝贵的资源用于重要的研究。”
欧洲分子生物学实验室欧洲生物信息学研究所的组长和高级科学家珍妮特·桑顿（Janet Thornton）教授也指出，“AlphaFold蛋白质结构预测已经被用于许多方面。我预计，这次最新的进展将在未来的几个月和几年里引发大量新的、惊人的科学发现，这一切都归功于数据是公开的，供所有人使用。”
记者|蔡鼎
编辑|程鹏 高涵 盖源源 杜波
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来源：每日经济新闻
人工智能（AI）为人类带来又一里程碑式的突破。
图片来源：摄图网-400094444据《卫报》7月28日报道，近日，谷歌（GOOGL，股价114.22美元，市值1.49万亿美元）旗下人工智能公司DeepMind进一步破解了几乎所有已知的蛋白质结构，其AlphaFold算法构建的数据库中如今包含了超过2亿种已知蛋白质结构，为开发新药物或新技术来应对饥荒或污染等全球性挑战铺平了道路。
蛋白质是生命的基石，由氨基酸链组成，并折叠成复杂的形状，其3D结构在很大程度上决定了其功能。一旦人类知道蛋白质是如何折叠的，就可以了解其工作原理，以及如何改变其行为。尽管DNA提供了制造氨基酸链的指令，但预测它们如何相互作用形成3D形状却非常棘手，而直到最近，科学家们也只破译了科学界已知的2亿种蛋白质中的一小部分，这也让AlphaFold算法破译几乎已知蛋白质结构的能力显得弥足珍贵。
去年，DeepMind首次开始通过与欧洲分子生物学实验室（EMBL）合作建立的数据库公开发布AlphaFold的预测结果，这套初始数据库包括所有人类蛋白质的98%。
DeepMind在一份声明中表示，现在，该数据库正在扩大到2亿多个结构，几乎涵盖了地球上所有已进行过基因组测序的生物体。
DeepMind的创始人兼CEO德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）称，“自从人工智能创造出这个强大的新工具之后，用户现在查找蛋白质的3D结构几乎就像在谷歌搜索关键字一样容易。这为AlphaFold开辟了巨大的空间，对重要科学问题产生深远影响，如可持续性、粮食安全和被忽视的疾病。我们现在正处于数字生物学新纪元的开端。”
图片来源：DeepMind官网DeepMind人工智能科学负责人普什米特·科利（Pushmeet Kohli）在一份声明中表示，“我们认为，AlphaFold（构建的数据库）是迄今为止人工智能对推进科学发展做出的最重要的贡献。”
《每日经济新闻》记者注意到，其实科学家们此前就已经在使用AlphaFold早期的一些预测来帮助开发新的药物。今年5月份，英国牛津大学马修·希金斯（Matthew Higgins）教授领导的研究人员宣布，他们曾使用AlphaFold的模型来帮助确定一个关键的疟疾寄生虫蛋白的结构，并找出可以阻止寄生虫传播的抗体可能结合的位置。
希金斯教授称，“之前，我们一直在使用一种叫做蛋白质晶体的技术来计算这种分子的结构，但由于这种分子非常不稳定，到处移动，我们便无法掌握其结构。当我们把AlphaFold模型与试验证据结合起来时，突然间一切都说得通了。这一发现将用于设计并改进疫苗，以诱导最有效的阻断病毒的抗体。”
此外，英国朴茨茅斯大学酶创新中心的科学家们也在使用AlphaFold的模型，以识别自然界中可以被调整用来消化和回收塑料的酶。领导这项工作的约翰·麦吉汉（John McGeehan）教授称，“我们花了相当长的时间来浏览这个庞大的结构数据库，发现了一系列我们从未见过的、能够真正分解塑料的新3D形状。这是一个巨大的成功。（AlphaFold的模型）可以加快我们的研究，有助于我们将这些宝贵的资源用于重要的研究。”
欧洲分子生物学实验室欧洲生物信息学研究所的组长和高级科学家珍妮特·桑顿（Janet Thornton）教授也指出，“AlphaFold蛋白质结构预测已经被用于许多方面。我预计，这次最新的进展将在未来的几个月和几年里引发大量新的、惊人的科学发现，这一切都归功于数据是公开的，供所有人使用。”
记者|蔡鼎
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