編譯／莊閔棻 開發可以預測蛋白質結構變化的人工智慧（AI）非常複雜，人們甚至認為機器可能無法完成這項任務。但是 …

編譯／莊閔棻

開發可以預測蛋白質結構變化的人工智慧（AI）非常複雜，人們甚至認為機器可能無法完成這項任務。但是，現在中國科學家表示，他們已經實現了「不可能」，成功開發了一個可以預測蛋白質構象的AI模型。

根據《南華早報》的報導，一幫中國科學家成功開發了可以預測蛋白質結構變化的AI，而這一突破可以加快臨床前藥物開發過程。

作為人體組成的一部分，由長鏈胺基酸組成的蛋白質的三級結構，會根據所需的生物學功能，導致蛋白質發生可逆變化，而這些替代結構被稱為「構象」。而所謂的「蛋白質構象病（proteopathy）」就是指當某些蛋白質的結構變得異常，造成身體細胞、組織和器官的功能被破壞而導致的疾病。

著名結構生物學家顏寧就曾表示，在藥物開發中，要理解蛋白質構象還存有局限性。但是現在，西湖大學工程學院教授李子卿和其團隊表示，他們的 AI 模型 ProtMD 克服了這個問題，而且可以準確預測蛋白質在不同生理環境中會形成哪些構象。

李子卿說：「在我們之前，沒有人能夠預測蛋白質結構的動態變化。即使是 DeepMind 開發的最強大的 AlphaFold2，也只能在瞬間預測蛋白質的靜態結構」。李子卿提到，ProtMD不但可以根據蛋白質的先前狀態預測即將變成的構象，還可以預測與藥物分子相互作用後的構象變化，讓人們有機會對藥物的作用進行評估。

他說，這項研究是使用AI方法分析蛋白質動態構象的第一步，ProtMD的基礎版已經超越了最先進的模型，而其商業級版本將進一步提高藥物親和力預測和虛擬篩選的效率。

參考資料：South China Morning Post

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為了不讓DeepMind專美於前，Meta AI近日釋出了多種用來預測蛋白質結構的模型，與含有6.17億種總體 …

為了不讓DeepMind專美於前，Meta AI近日釋出了多種用來預測蛋白質結構的模型，與含有6.17億種總體基因體學（Metagenomic）蛋白質結構的資料庫ESM Metagenomic Atlas，並表示這是全球最大的高解析度蛋白質預測資料庫，是既有任何蛋白質結構資料庫的3倍，也是第一個大規模覆蓋總體基因體學蛋白質的資料庫。

所謂基因編碼的蛋白質，不僅是複雜且動態的分子，也是生命的基礎，讓人類能夠看見，還可以對抗病毒，是驅動微生物與肌肉的馬達；而總體基因體學則是自然科學的新領域，利用基因定序來發現地球環境中的蛋白質，從土壤、深海或是體內的微生物，儘管現在人類對總體基因體知之甚少，但卻可能幫助人類解開進化的謎底，發現可能會有助於治癒疾病、淨化環境或是生產乾淨能源的蛋白質。

Meta AI的科學家因此打造了新的蛋白質結構預測方法ESMFold，利用大型語言模型ESM2的表徵，將蛋白質序列中生成準確的結構預測，速度可達到現有最先進蛋白質結構預測方法的60倍，但是ESMFold的準確度並不如DeepMind所開發AlphaFold。

外國《自然》期刊引用了Meta AI蛋白質研究負責人Alexander Rives的說法表示，他們團隊只用了兩的星期的時間，就利用ESMFold預測出超過6億種的蛋白質結構，而AlphaFold光是生產單一的蛋白質結構預測，可能就需要幾分鐘的時間。

目前Meta AI已釋出ESM Metagenomic Atlas的資料庫、所使用的各種模型與研究論文，以及可用來檢索特定蛋白質結構的API。（記者／竹二）

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