一組來自 Alphabet ‘ sDeepmind 的計算生物學家利用人工智能從蛋白質(zhì)的氨基酸序列中預測蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，解開了一個困擾科學家數(shù)十年的謎團。

甚至不到一年后，一項新的研究提供了一個更強大的模型，能夠在一臺游戲電腦上在短短 10 分鐘內(nèi)計算出蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。

The research 來自華盛頓大學（ UW ）的科學家們承諾加快藥物研發(fā)，這可以解開治療癌癥等疾病的方法。

存在于身體的每一個細胞中，蛋白質(zhì)在許多過程中發(fā)揮作用，如凝血、激素調(diào)節(jié)、免疫系統(tǒng)反應(yīng)、視力以及細胞和組織修復。由長鏈氨基酸相互作用形成折疊的三維結(jié)構(gòu)組成，蛋白質(zhì)的形狀決定其功能。

未折疊或錯誤折疊的蛋白質(zhì)也被認為會導致退化性疾病，包括囊性纖維化、阿爾茨海默病、帕金森病和亨廷頓病。了解和預測一種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)是如何形成的，可以幫助科學家為許多此類疾病設(shè)計有效的干預措施。

華盛頓大學的研究人員通過創(chuàng)建一個同時考慮蛋白質(zhì)序列模式、氨基酸相互作用和可能的三維結(jié)構(gòu)的三軌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，開發(fā)了 RoseTTAFold 模型。

為了訓練模型，研究小組使用不連續(xù)的蛋白質(zhì)片段，有 260 個獨特的氨基酸元素。具有the cuDNN – 加速 PyTorch 深度學習框架，以及 NVIDIA Geforce 2080 GPU ，這些信息在深度學習模型中來回流動。然后這個網(wǎng)絡(luò)就可以推斷出蛋白質(zhì)的化學成分及其折疊結(jié)構(gòu)。

“ RoseTTAFold 的端到端版本需要在 RTX 2080 GPU 上大約 10 分鐘來生成少于 400 個殘基的蛋白質(zhì)的骨架坐標。研究人員在研究報告中寫道：“ pyRosetta 版本需要 5 分鐘對單個 NVIDIA RTX 2080 GPU 進行網(wǎng)絡(luò)計算，用 15 個 CPU 核生成所有原子結(jié)構(gòu)需要 1 小時?！?。

預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)及其基本真值。信貸： UW / Baek 等人

這個工具不僅可以快速預測蛋白質(zhì)，而且可以在有限的輸入下進行預測。它也有能力超越簡單的結(jié)構(gòu)進行計算，預測由幾個結(jié)合在一起的蛋白質(zhì)組成的復合物。更復雜的模型在 24G 上計算大約 30 分鐘 NVIDIA Titan RTX 。

任何有興趣提交蛋白質(zhì)序列的人都可以使用公共服務(wù)器。這個 源代碼 科學界也可以免費獲得。

“就在上個月，超過 4500 種蛋白質(zhì)被提交到我們新的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器上，我們通過 GitHub 網(wǎng)站提供了 RoseTTAFold 代碼。我們希望這個新工具將繼續(xù)有益于整個研究社區(qū)，”華盛頓大學蛋白質(zhì)研究所的博士后學者 Minkyung Baek 說。

關(guān)于作者

Michelle Horton 是 NVIDIA 的高級開發(fā)人員通信經(jīng)理，擁有通信經(jīng)理和科學作家的背景。她在 NVIDIA 為開發(fā)者博客撰文，重點介紹了開發(fā)者使用 NVIDIA 技術(shù)的多種方式。

審核編輯：郭婷