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[導(dǎo)讀]哈佛大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn),在對計算機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練之后,可以弄清某些重要的蛋白質(zhì)是如何發(fā)揮作用的。 幾十年來,蛋白質(zhì)的折疊過程,一直是一個相當(dāng)著名的計算難題 —— 你該如何確定 DNA 定義的這些大分子的確切結(jié)構(gòu)?好消息是,在人工智能(AI)技術(shù)的加持下,這項工作將變得更加輕松、并且能夠讓我們更快地找到答案。

哈佛大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn),在對計算機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練之后,可以弄清某些重要的蛋白質(zhì)是如何發(fā)揮作用的。 幾十年來,蛋白質(zhì)的折疊過程,一直是一個相當(dāng)著名的計算難題 —— 你該如何確定 DNA 定義的這些大分子的確切結(jié)構(gòu)?好消息是,在人工智能(AI)技術(shù)的加持下,這項工作將變得更加輕松、并且能夠讓我們更快地找到答案。

借助最新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),哈佛醫(yī)學(xué)院生物學(xué)家 Mohammed AlQuraishi 對易于理解的蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)模式進(jìn)行了理解,然后再讓 AI 去分析其它蛋白質(zhì)的特性。

雖然結(jié)果的精度還無法運用到新藥發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域,但其計算蛋白質(zhì)折疊等應(yīng)用的速度,卻比傳統(tǒng)計算方案提升了 100 萬倍。顯然,這是一項足以改進(jìn)其它建模技術(shù)的進(jìn)展。

具體說來是,AlQuraishi 開發(fā)了一種 AI 技術(shù),來預(yù)測被稱作蛋白質(zhì)的生物分子的重要形成。隨著模型的改進(jìn),多彩的預(yù)測、會逐漸接近灰色的實際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。

在周三的一份聲明中,AlQuraishi 表示 —— 我們有一個探索蛋白質(zhì)折疊的全新愿景,但現(xiàn)在只是剛剛割開了它的表面。

迄今為止的人工智能,最常提到的就是模仿人腦的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)”,其已徹底改變了從語音命令、面部識別、到軟件調(diào)試等方方面面。

對于在地球上的生物來說,DNA 鏈所包含的將氨基酸重組為蛋白質(zhì)的過程(緊密折疊成束),已被證明對細(xì)胞的功能有著至關(guān)重要的作用。

然而對于更大的蛋白質(zhì)來說,想要確切地在計算機(jī)內(nèi)部模擬這樣的事情,顯然是難以理解的。好消息是,得益于 AlQuraishi 等人的 AI 解決方案,未來我們甚至可以設(shè)計出特定用途的新型蛋白質(zhì)。

有關(guān)這項研究的詳情,已經(jīng)發(fā)表在周三出版的《細(xì)胞系統(tǒng)》( Cell Systems )期刊上。

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