加拿大多倫多大學研究人員開發(fā)了一種人工智能系統(tǒng)，可以使用生成擴散來創(chuàng)建自然界中不存在的蛋白質(zhì)。該系統(tǒng)有望使治療蛋白的設計和測試更加高效和靈活，從而加速人類藥物開發(fā)。研究發(fā)表在最新一期《自然·計算科學》雜志上。

　　蛋白質(zhì)由氨基酸鏈組成，氨基酸鏈折疊成的三維形狀反過來又決定了蛋白質(zhì)的功能。這些折疊的三維形狀經(jīng)過數(shù)十億年的發(fā)展，多種多樣且復雜，但數(shù)量是有限的。因此研究人員開始嘗試設計非自然界產(chǎn)生的折疊模式。

　　這一研究的主要難題是對折疊的“想象”，因為很難預測哪種折疊是真實的，并在蛋白質(zhì)結構中起作用。通過將基于生物物理學的蛋白質(zhì)結構表示與圖像生成空間的擴散方法相結合，科學家找到了解決這個問題的途徑，創(chuàng)建了被稱為 ProteinSGM 的新系統(tǒng)。

　　該模型從圖像表示(圖像信息在計算機中的表示和存儲方式)中學習，并以非常高的速度生成全新的蛋白質(zhì)。研究人員表示，除了優(yōu)化圖像生成過程存在挑戰(zhàn)外，對系統(tǒng)產(chǎn)生的蛋白質(zhì)進行驗證也很困難，因為該系統(tǒng)產(chǎn)生的許多結構與自然界中發(fā)現(xiàn)的任何結構都不同。

　　根據(jù)指標，幾乎所有產(chǎn)生的結構看起來都合理，但研究人員需要進一步的證據(jù)。他們轉(zhuǎn)向求助于人工智能“歐米伽折疊”(深度思維公司“阿爾法折疊2”的改進版本)，測試后確認，幾乎所有的新序列都折疊成了所需的新蛋白質(zhì)結構。再輔以實驗室的物理測試，研究人員最終確信這些都是正確的蛋白質(zhì)折疊。
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