《自然結構與分子生物學》期刊近期刊登一篇研究，號稱能利用人工智慧預測3D蛋白質結構，效率高且快速了解蛋白質折疊 …

《自然結構與分子生物學》期刊近期刊登一篇研究，號稱能利用人工智慧預測3D蛋白質結構，效率高且快速了解蛋白質折疊(protein folds)的3D形狀。目前要做到這一點，通常要靠基因組技術確定組成蛋白質的氨基酸序列，並預測蛋白質形狀，但過程既耗時且昂貴。而用人工智慧分析有助深入了解，蛋白質可能讓分子相互產生什麼作用，並針對蛋白質功能可能發生改變時，研發相應藥物。

研究小組訓練Google旗下人工智慧公司，Deep Mind創建的神經網絡Alpha Fold 2，從氨基酸序列中解新蛋白質3D結構，成果驚人。Alpha Fold 2在蛋白質結構預測關鍵評估實驗(CASP)上展現包括人類在內，共11個不同物種的蛋白質，目前也已經收集來自超過三十萬個模型的數據。研究人員同時比對Alpha Fold 2和以往技術得到的可用蛋白質結構數量比較，結果Alpha Fold 2多發現25%的新結構。

不過研究者也發現Alpha Fold 2還有不足之處，其一是人工智慧無法用演算法分析重建的蛋白質複合體或黏在一起的蛋白質集合體，其二是無法顯示突變蛋白質結構，因為基因突變會讓氨基酸變化，導致蛋白質不穩定，結構功能也異常，就會導致癌症。儘管如此，Alpha Fold 2還是備受科學家看好，未來能夠協助發現新蛋白質，創造新療法。（編譯／Elisa）

原文出處：https://interestingengineering.com/innovation/artificial-intelligence-can-predict-3d-protein-structures-that-may-lead-to-cancer-research

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