人工智能成功预测蛋白质相互作用

由美国科学家领导的国际研究团队在最新一期的《科学》杂志上指出，他们利用人工智能和进化分析，绘制了核生物蛋白质之间的3D模型，首次确定了100多种可能的蛋白质复合物，并为700多种蛋白质复合物提供了结构模型，深入研究蛋白质相互作用有望产生新药。

西南大学人类发展与发展中心助理教授丛前（音译）表示，研究结果代表了新时代结构生物学的重大进步。

丛前解释说，蛋白质通常是成对或成工作，形成复合物，以完成生物存活所需的任务。尽管科学家们对一些相互作用进行了深入的研究，但许多仍然是未解之谜。了解蛋白质之间的所有相互作用将揭示生物学的许多基本方面，并为新药的研发提供参考。

但半个世纪以来，由于许多蛋白质结构的不确定性，科学家们很难理解这些相互作用。2020年和2021年，深度思维公司和华盛顿大学戴维·贝克实验室独立发布了两种人工智能技术阿尔法折叠和RoseTAFold，它们使用不同的策略来预测蛋白质结构。

在最新的研究中，丛前等人通过建模许多酵母蛋白复合物扩展了人工智能结构预测工具箱。为了找到可能相互作用的蛋白质，科学家们首先搜索相关真菌的基因组，找到突变的基因，然后使用上述两种人工智能技术来确定这些蛋白质是否可以结合在一起。

他们确定了1505种可能的蛋白质复合物，其中699种结构已被表示，以验证其方法的实用性；其他700种复合物的数据有限，其余106种从未被研究过。为了更好地理解这些罕见或未知的复合物，团队研究了类似的蛋白质，并根据新发现的蛋白质与以前已知的蛋白质的相互作用确定了新发现的蛋白质的作用。