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英國《自然》雜志22日發表了一項結構生物學重磅研究，世界知名人工智能團隊深度思維(DeepMind)報告了“阿爾法折疊”(AlphaFold)對人類蛋白質組(人類基因組編碼的所有蛋白質的集合)的準確結構預測。此次得到的數據集，涵蓋了人類蛋白質組近60%氨基酸的結構位置預測，且預測結果具有可信度。

確定蛋白質的結構能為理解生物學過程提供寶貴信息，并有望指導藥物研發。考慮到理解人類蛋白質組對健康和醫藥的重要性，研究人員付出了大量努力來確定這些蛋白質結構。

雖然開展了數十年的研究攻關，但通過傳統實驗方法確定的結構，只覆蓋了人類蛋白質組17%的氨基酸——氨基酸是連接起來形成蛋白質的亞單位。利用傳統實驗方法解析結構需要克服諸多十分耗時的障礙，因此，擴大蛋白質組覆蓋面仍是一項艱巨挑戰。

此次，深度思維團隊的研究人員利用前沿機器學習方法“阿爾法折疊”，確定了覆蓋幾乎整個人類蛋白質組(98.5%的所有人類蛋白)的蛋白質的結構。研究人員發現，“阿爾法折疊”能對人類蛋白質組58%的氨基酸的結構位置給出可信預測。其中，對35.7%的結構位置的預測達到了很高的置信度，是實驗方法覆蓋的結構數量的兩倍。在蛋白水平上，“阿爾法折疊”對43.8%的蛋白的至少3/4的氨基酸序列給出了可信預測。

研究團隊認為，大規模的準確結構預測將成為一種重要工具，讓我們能從結構的角度解答新的科學問題，而“阿爾法折疊”的預測結果將幫助進一步闡明蛋白質的作用。

研究團隊表示，“阿爾法折疊”的預測信息將通過歐洲生物信息研究所(EMBL-EBI)托管的公用數據庫免費向公眾開放。

就在本月16日，深度思維公布了“阿爾法折疊2”的問世，就計算機方法而言，“阿爾法折疊2”能以前所未有的準確度根據蛋白質的氨基酸序列預測其三維結構。

阿爾法折疊法從結構角度解答新的科學問題

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