人工智能成功預測蛋白質的相互作用

　　美國科學家主導的國際科研團隊在最新一期《科學》雜志撰文指出，他們利用人工智能和進化分析，繪制出了真核生物的蛋白質之間相互作用的3D模型，首次確定了100多個可能的蛋白質復合物，并為700多個蛋白質復合物提供了結構模型，深入研究蛋白質相互作用有望催生新的藥物。

　　研究負責人之一、美國西南大學人類發育與發展中心助理教授叢前（音譯）稱，研究結果代表了結構生物學新時代的重大進步。

　　叢前解釋說，蛋白質通常成對或成組工作，形成復合物，以完成生物體存活所需的任務。雖然科學家已經對其中一些相互作用開展了深入研究，但許多仍是未解之謎。了解蛋白質之間所有的相互作用將揭示生物學的許多基本方面，并為新藥研發提供參考。

　　但半個世紀以來，鑒于許多蛋白質結構的不確定性，科學家們很難了解這些相互作用。2020年和2021年，深度思維公司和華盛頓大學戴維·貝克實驗室獨立發布了兩種人工智能技術“阿爾法折疊”和RoseTTAFold，它們使用不同的策略預測蛋白質結構。

　　在最新研究中，叢前等人通過對許多酵母蛋白復合物建模，擴展了人工智能結構預測工具箱。為了找到可能相互作用的蛋白質，科學家們首先搜索相關真菌的基因組，尋找發生突變的基因，然后使用上述兩種人工智能技術來確定這些蛋白質是否可以3D結構結合在一起。

　　他們確定了1505種可能的蛋白質復合物，其中699個結構已被表征，驗證了其方法的實用性；另外700個復合物目前獲得的數據有限，剩下106個從未被研究過。為更好地理解這些很少被描述或未知的復合物，團隊研究了類似的蛋白質，并根據新發現的蛋白質與此前已知蛋白質的相互作用，確定了新發現蛋白質的作用。