“阿尔法狗”转行预测蛋白质结构，交大教授建议布局AI+生物医药

樱狼恋之队

美国《科学》杂志近日评选出了 2020 年十大科学突破，" 人工智能首次精准预测蛋白质三维结构 " 榜上有名。上海交通大学生物医学工程学院特聘教授殷卫海认为，这一成果的科学原理并不新鲜，但确实是一个重大技术突破，有望大幅加快药物研发速度。上海可加强对 " 人工智能 + 生物医药 " 这个交叉领域的布局，抢占科技前沿制高点。
人工智能让蛋白质结构预测成为可能
蛋白质具有三维结构，由一系列氨基酸折叠而成。对科学家来说，氨基酸测序是比较容易完成的工作，蛋白质三维结构解析的难度却很大，耗时费力。1972 年，美国科学家克里斯蒂安 · 安芬森因提出 " 蛋白质的高级空间结构由其氨基酸序列决定 " 而获得诺贝尔化学奖。那为什么测定氨基酸序列后，解析蛋白质三维结构仍非常困难呢？殷卫海解释说，氨基酸折叠成蛋白质的力学原理是很明确的，包括氢键、范德华力、疏水作用和离子键等相互作用，这些氨基酸折叠成的三维结构必定达到了力学最稳态。但问题在于，蛋白质中各个原子之间都有作用力，如果要根据最稳态原理预测出三维结构，必须通盘考虑上千万个乃至更多的作用力，计算量非常巨大。
长期以来，结构生物学家利用冷冻电子显微镜、X 射线晶体学等技术观测并解析蛋白质三维结构。对一些重要蛋白质的结构解析成果，往往会在《细胞》《自然》《科学》等国际顶级科技期刊发表，因为这类科研成果与药物研发息息相关，只有绘制出人体内重要蛋白质的 " 三维地图 "，才能据此找到药物作用于人体的靶点，从而研制出精准有效的新药。
无论是冷冻电子显微镜还是 X 射线晶体学技术，解析蛋白质三维结构的难度都很高，需要高水平科研团队耗时数月乃至数年才能完成。近年来，随着新一代人工智能技术兴起、" 阿尔法狗 "（AlphaGo）的问世，" 根据氨基酸序列预测蛋白质结构 " 这一方法成了国际科技前沿热点。通过深度机器学习等技术，人工智能系统可以在几天至几个月内，完成传统计算机软件需要上百年甚至更长时间才能完成的计算量，较为精准地预测出蛋白质三维结构。


人工智能预测（蓝色）和实验测定（绿色）的蛋白质结构几乎完全吻合。来源：DeepMind
智能化药物设计可让中国 " 弯道超车 "
去年 11 月 30 日，谷歌旗下 DeepMind（深度思维）公司研发的 AlphaFold（阿尔法折叠）人工智能系统，在国际蛋白质结构预测竞赛上获得冠军，其预测的蛋白质三维结构与实验方法解析的结构只有小幅差异，甚至让人怀疑差异是否源于实验结果不够精准。
" 这种人工智能应用有望在新药研发中扮演重要角色，智能化药物设计可以提高效率、节省费用。" 殷卫海说，比如科学家发现人体内某个蛋白质分子活性很强，会促进肿瘤生长。如何研制出针对这个分子的抑制剂？利用人工智能系统，科学家能够在很短时间内预测出它的三维结构，并在此基础上设计很多种药物分子结构，让它们进入新药研发的临床前实验阶段。
在他看来，" 人工智能 + 生物医药 " 这个交叉领域很适合在上海发展，因为这是一个科技前沿制高点，人工智能和生物医药又属于上海重点发展的三大领域，上海在这两个领域拥有国内领先的科研力量和临床资源。" 我国在新药研发方面长期落后于一些发达国家，随着智能化药物设计的兴起，我们有了弯道超车的机会。DeepMind 目前处于国际领跑水平，我国相关部门可加强这方面的研发布局和投入，推动科研机构和企业向科技制高点进军。"


冰洲石生物科技研发的 " 轨道药物设计 " 平台 来源：依图科技
值得关注的是，上海企业依图科技近日投资了人工智能药物研发公司——冰洲石生物科技（AccutarBio）。这家 2015 年成立的企业将深度神经网络用于药物化学性质预测，其自主研发的 " 轨道药物设计 " 平台，每天能进行数百万小分子的虚拟筛选。冰洲石生物科技首席执行官范捷博士介绍，用传统方法研发一款新药，平均耗费 10 亿美元、耗时 10 年。而利用 " 轨道药物设计 " 平台，公司近两年就获得了数个候选药物。这些靶向药物有望用于治疗多种癌症，其中针对乳腺癌和前列腺癌的药物在开发管线中推进最快，计划今年进入临床试验阶段。
栏目主编：黄海华 本文作者：俞陶然 文字编辑：俞陶然 题图来源：视觉中国 图片编辑：邵竞