本文来自：DeepMind博客

寻求健康突破的科学家表示，Alphabet 实验室新的“谷歌搜索蛋白质结构”可以加速他们的研究。

[来源图片：EMBL-EBI/AlphaFold]

世界各地研究疾病缓解和疫苗开发的科学家现在可能拥有更好的装备，这要归功于一种新的人工智能工具，该工具几乎可以预测科学界已知的所有蛋白质。这家由 Alphabet 拥有的负责公司刚刚在其数据库中添加了超过 2 亿个新蛋白质，使得数字宝库的内容增加了 200 倍。

位于伦敦的 AI 实验室DeepMind于 2020 年开始了这项工作，以实现其“谷歌搜索蛋白质结构”。2021 年，其AlphaFold 工具记录了 350,000 种蛋白质结构，包括人类基因组中已知的所有蛋白质结构。最新的更新代表了几乎所有地球物种的蛋白质。它所揭示的数据特别有利于药物和疫苗的发现，科学家需要了解蛋白质的复杂结构才能了解疾病并创造新药。

蛋白质是由长链氨基酸组成的复杂而重要的物质，几乎负责细胞内承担的所有任务。但是它们的形状大相径庭，知道它们采取什么形式可以让科学家了解它们的功能。1969 年前的一篇论文估计，任何蛋白质都可能有多达 10^300 种可能的形状。

以前，为了预测形状，团队使用了费力的方法，包括 X 射线晶体学和低温电子显微镜。相比之下，AlphaFold 可以利用蛋白质化合物的信息在几分钟内处理形状。它提供与旧方法大致相同的准确度，大约 35% 的结果被评为高度准确，而 45% 的准确度足够。该工具还可以作为对过去技术结果的验证。

DeepMind 整个数据库可供世界各地的科学家免费使用。23 TB 的大小，有很多信息需要下载，但事实证明它非常有价值。自上次更新以来，英国的科学家已经使用该工具来识别疟疾寄生虫蛋白的形状，以帮助开发针对该疾病的疫苗。挪威的另一个团队现在更好地理解了一种由许多动物制造的免疫诱导蛋白，可以帮助保护蜜蜂免受疾病侵害。

DeepMind 团队表示，这些发现将有助于在一个相对较新的科学领域开展工作，称为元蛋白质组学，本质上是微生物环境中蛋白质的实验研究。“从抗击疾病到开发疫苗，AlphaFold 已经在我们面临的一些最大的全球挑战中取得了令人难以置信的进展，”DeepMind 的首席执行官 Demis Hassabis在博客文章中写道，“而这只是我们将开始看到的影响的开始未来几年。”

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