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阿尔法狗制伏了人类棋手 “阿尔法折叠”们成了地管理学家帮手

来源:http://www.window-env.com 作者:永利备用网站 时间:2020-01-09 21:13

阿尔法狗打败了人类棋手 “阿尔法折叠”们成了科学家助手

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社会,资料图。图/视觉中国

本报记者 刘园园

谷歌最新人工智能软件阿尔法折叠(Alpha Fold),在一项极其困难的任务中击败了所有对手,成功根据基因序列预测了生命基本分子——蛋白质的三维结构。

人工智能不仅仅在改变人们的生活方式,也在改变科学家做研究的方式。

这意味着,人工智能已经深度进入基因和蛋白质领域,这既是医疗、药物和生命科学与AI联姻的一种突破,也表明AI在维护人们健康、延长寿命和提高生命质量方面有了稳步进展。

近日,北京大学人民医院在其官网宣布,该院研究团队利用人工智能方法协助确定中国及美国初步诊断糖尿病人群的糖尿病分型,为糖尿病的精准治疗提供了理论依据。

阿尔法折叠可解析和预测蛋白质结构

人工智能学会下围棋、冲咖啡、打乒乓球就已赚足人气,干嘛要做协助确定糖尿病分型这种深奥的事情呢?因为,科学家需要它们。

阿尔法折叠是被设计来解析蛋白质折叠的。生物体和人体拥有着各种各样的蛋白质,它们承担着身体各种复杂且重要的功能,从食物消化到免疫抗病,从感觉到运动功能等,都离不开蛋白质。

正在成为得力助手

蛋白质是由氨基酸构成的,基因则是编码氨基酸并生成蛋白质的“码农”。由于基因编码和蛋白质功能的不同,蛋白质的分子结构会有千差万别。执行复杂生命和生理功能的一些蛋白质分子很大,需要折叠起来才能贮存于组织和细胞并发挥功能。而蛋白质折叠更是有无穷的形式。

人工智能感兴趣的深奥领域,不光是协助医学专家确定糖尿病分型。

实际上,一个简单的蛋白质往往包含了数百个氨基酸,其空间结构的可能性就高达10的300次方个。不只是蛋白质中氨基酸序列决定生命现象和疾病,而且蛋白质的空间结构同样决定生理功能和疾病,只要蛋白质的结构发生一点错误,就会诱发和导致各种疾病,如糖尿病、帕金森症和阿尔茨海默病等。

DeepMind公司之前公布的“阿尔法折叠”人工智能系统,就引起不少关注。与“阿尔法狗”不同,“阿尔法折叠”的特长是通过基因序列来预测蛋白质的3D结构。

也因此,解析蛋白质结构已成为基因测序后,诊断疾病、研发新药和深入理解生命现象的一把重要钥匙。阿尔法折叠通过人工智能算法,在去年底的一项有98名参赛者参加的解析蛋白质结构的竞赛中赢得第一名,获得了43种蛋白质中的25种蛋白质结构的最高分,排名第二的队伍只有其中3个获得了预测最高分。

这可绝非易事。因为DNA信息只告诉科学家蛋白质的基础构成即氨基酸残基的序列。氨基酸残基会形成长长的链状结构,预测这些链状结构如何折叠成蛋白质成了生物学领域的大难题——蛋白质折叠问题。

这说明,阿尔法折叠在解析和预测蛋白质结构上比较准确。这也昭示着,对疾病的诊断和研发新药有了新的利器。

偏偏预测蛋白质折叠对科学家而言非常有用:不但有助于理解蛋白质形状在人体中扮演的角色,还有助于诊疗与蛋白质错误折叠有关的疾病,如阿尔兹海默症、帕金森综合征等。

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传统做法是靠大量实验来确定蛋白质结构。DeepMind公司的解决之道是,对深度神经网络进行训练,使“阿尔法折叠”能够根据基因序列数据来预测蛋白质的物理特征,包括蛋白质内部两个氨基酸之间的距离,以及连接氨基酸化学键的角度。最终实现精准预测蛋白质3D结构。

资料图。图/视觉中国

与北京大学人民医院的科研团队一样,不少科研人员开始把人工智能当做得力助手。

AI介入生物学领域才只是开始

北科院北京市计算中心副研究员裴智勇告诉科技日报记者,他已经与一些医院合作,运用人工智能算法进行了几项医学领域的研究。

不过,阿尔法折叠并非是唯一能分析和预测蛋白质结构的工具,其他方法也能分析蛋白质结构,如X射线晶体衍射分析、核磁共振、冷冻电镜等技术,而且冷冻电镜技术由于能确定溶液中的蛋白质分子的高分辨率结构,还获得了2017年诺贝尔化学奖。

其中一项研究是判断肾病病人是糖尿病肾病还是非糖尿病肾病。因为二者虽然都是肾病,但致病机制不同,治疗方法也不同。传统的判断方法是做肾穿刺,但这种方法比较痛苦,成本也高。裴智勇介绍,他们希望通过凭借一些医学检查指标来直接判断。

可与阿尔法折叠的AI技术相比,其他技术都有较大的短板,既耗时又昂贵。而如果用计算机算法来分析和处理海量的蛋白质三维结构,就有可能既快又准确。阿尔法折叠正是现在通过算法来解析蛋白质结构的佼佼者。

“我们构建了一个机器学习模型,运用人工智能算法对病人的几十种检查指标进行大数据分析,来预测是糖尿病肾病还是非糖尿病肾病。” 裴智勇介绍,在此基础上,他们又筛选出关键指标,最后实现仅凭借8个检查指标就达到95%的预测准确率。

进一步而言,以阿尔法折叠为代表的AI不只是可以既快又准确地分析已知的一些蛋白质的三维结构,还能预测和发现人们尚未知晓的蛋白质结构。因为,蛋白质可分为若干种同源家族,来自同一家族的蛋白质长相十分相似。即使这个家族中没有任何的已知结构,人工智能也能根据这些已有的序列勾勒出这个蛋白质家族的整体概况,预测这个蛋白质家族的一些未知结构。

努力拥抱人工智能

不过,阿尔法折叠的最大进步是通过算法来找到蛋白质的三维形状。一段基因序列只构成了氨基酸按一定序列排成的长链,仅仅靠基因测序是无法获知蛋白质结构的,这就需要阿尔法折叠以算法来确认蛋白质的三维结构。

其他领域的科研人员也在努力拥抱人工智能。

从理论上,能够分析和预测蛋白质的形状和结构,就能够更好地确定其他分子与蛋白质结合的方式,也就可能研发新的药物,因为药物是在人体内与特殊的蛋白质结合并改变蛋白质的活动方式而发挥药效的。从这个意义上来看,阿尔法折叠能解析蛋白质折叠问题,也仅仅是一个新的开端,要研发出新药或产生新的治疗疾病的方式,还有很长的路要走。

南京大学现代工程与应用科学学院教授李涛正尝试将深度学习算法应用在超构光子技术领域。

当然,阿尔法折叠和其他AI技术都主要是通过算法来理解疾病和改进药物治疗的效果,预测和分析蛋白质折叠尚不能解决蛋白质折叠问题。因此,现阶段比阿尔法折叠走得更远和应用得更成熟的是让AI软件诊断疾病,如癌症。已经有人工智能软件在解析乳腺X光图片时比普通医生快30倍,其准确率更是高达99%。

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