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人工智能破解蛋白質復合物密碼
[所屬分類:行業動態] [發布時間:2021-11-15] [發布人:網站管理員2] [閱讀次數:] [返回]
人工智能(neng)破解(jie)蛋白(bai)質(zhi)復合物密(mi)碼
作者：辛雨 來源：中國(guo)科學報
山(shan)東拓普生物工程有限公司 //ljxinglong.com
在(zai)蛋白質結構預(yu)測(ce)上，人(ren)工智能革命仍(reng)在(zai)繼續。一(yi)年(nian)前(qian)，軟件程(cheng)序首次成(cheng)功(gong)地模擬(ni)了(le)單個蛋白質的3D形(xing)狀，其(qi)精確度與幾(ji)十年(nian)前(qian)的實驗(yan)技術測(ce)出的一(yi)樣準確。今年(nian)夏天，研究(jiu)人(ren)員利用人(ren)工智能程(cheng)序編程(cheng)了(le)一(yi)個近乎完整的人(ren)類蛋白質結構目錄。
現在，美國研究人(ren)員更進一(yi)步，使用(yong)人(ren)工智能技術確定了不同蛋白質之(zhi)間可能的相(xiang)(xiang)互(hu)作用(yong)，以(yi)及由這種相(xiang)(xiang)互(hu)作用(yong)產生的“復(fu)合體”是什么樣子(zi)的。相(xiang)(xiang)關研究結果發表于(yu)《科學》。
斯坦福大(da)學(xue)(xue)系(xi)統生物學(xue)(xue)家Michael Snyder表示，這項新(xin)發現(xian)(xian)會促進(jin)細胞生物學(xue)(xue)領域產生一系(xi)列新(xin)觀點，并為(wei)發現(xian)(xian)下一代治療(liao)藥(yao)物指明新(xin)方向。
幾(ji)十年來，精(jing)確重現人類蛋白(bai)質(zhi)的形態(tai)和(he)(he)結構(gou)，一直是(shi)研究人員的目(mu)標。過去，要(yao)追(zhui)求這個目(mu)標是(shi)很困難的，需要(yao)昂(ang)貴且(qie)(qie)緩慢的實驗(yan)，如X射線晶體學(xue)和(he)(he)核磁共振光(guang)譜(pu)學(xue)實驗(yan)。而且(qie)(qie)，即使(shi)實驗(yan)取得(de)進展，也只(zhi)能(neng)得(de)到單個蛋白(bai)質(zhi)某(mou)些結構(gou)。
計算(suan)機(ji)專(zhuan)家一直致力(li)于加快實現該目標(biao)的速度。借(jie)助人工智能(neng)和深度學習算(suan)法，使(shi)用(yong)實驗解決的蛋(dan)白(bai)質結(jie)構(gou)數據庫來訓練軟(ruan)件程序如何根據蛋(dan)白(bai)質的氨(an)基酸序列(lie)預(yu)測蛋(dan)白(bai)質的結(jie)構(gou)。
該(gai)研究同時使用(yong)了華盛(sheng)頓大(da)學的(de)(de)(de)RoseTTAFold和DeepMind的(de)(de)(de)AlphaFold工具，篩選了830萬對(dui)酵母蛋白的(de)(de)(de)配對(dui)多序列比對(dui)，識別出(chu)了1505種(zhong)可能(neng)的(de)(de)(de)相互作用(yong)，并為106個(ge)以前(qian)未識別的(de)(de)(de)部(bu)分(fen)和806個(ge)尚未結構表征的(de)(de)(de)部(bu)分(fen)構建了結構模(mo)型。
為(wei)了找(zhao)到可以形成復(fu)合物(wu)(wu)的(de)(de)蛋(dan)白(bai)質(zhi)，研究(jiu)團隊首先將(jiang)所有6000種酵母蛋(dan)白(bai)質(zhi)的(de)(de)氨(an)基酸序(xu)列，與(yu)2026種其他真(zhen)菌、4325種其他真(zhen)核生物(wu)(wu)的(de)(de)氨(an)基酸序(xu)列進(jin)行(xing)比較。在比較過(guo)程中，研究(jiu)人(ren)員追蹤這些蛋(dan)白(bai)質(zhi)的(de)(de)進(jin)化過(guo)程，并識別出(chu)不(bu)同(tong)蛋(dan)白(bai)質(zhi)中同(tong)時發生變化的(de)(de)序(xu)列。研究(jiu)人(ren)員推斷，這些蛋(dan)白(bai)質(zhi)可能(neng)會形成復(fu)合物(wu)(wu)，并會逐步改(gai)變以保持它們之間的(de)(de)相(xiang)互(hu)作用(yong)。
隨后，團隊使用自研(yan)的RoseTTAFold的人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)程序以，以及此前DeepMind已開源的 AlphaFold工(gong)具(ju)，嘗試解決每組候(hou)選(xuan)對象的3D結構。在總共830萬(wan)個“候(hou)選(xuan)”酵母蛋白(bai)質對中，兩(liang)個人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)程序合力識別出(chu)(chu)了1506種可(ke)能(neng)發生相(xiang)互作用的蛋白(bai)質，并成功繪制出(chu)(chu)其中712個的3D結構。
研究通(tong)訊作(zuo)者之一、德克薩斯大學西(xi)南醫(yi)(yi)學中(zhong)心生物醫(yi)(yi)學信息學專家Qian Cong表示(shi)，這些相互作(zuo)用涵蓋(gai)了真核細胞的(de)所有活動。該(gai)研究的(de)亮點在(zai)于發(fa)現了蛋白質復(fu)(fu)合(he)物的(de)結構，這種復(fu)(fu)合(he)物在(zai)細胞活動中(zhong)發(fa)揮著不可(ke)替代(dai)的(de)重要作(zuo)用，如讓細胞修(xiu)復(fu)(fu)DNA損傷，將(jiang)RNA翻(fan)譯(yi)成核糖(tang)體(ti)中(zhong)的(de)蛋白質，在(zai)細胞繁(fan)殖(zhi)過程中(zhong)將(jiang)染色體(ti)拉開，并將(jiang)分(fen)子運送通(tong)過細胞膜(mo)等。
AlphaFold首(shou)席開發人員之一(yi)、DeepMind團隊(dui)成員John Jumper也對這一(yi)發現的意義給予了高度評價(jia)：“這是(shi)再現蛋(dan)白(bai)質3D結構的一(yi)個很(hen)有前途的研究實(shi)例。明確(que)了蛋(dan)白(bai)質之間如何相互作用，生物學家就可(ke)以進一(yi)步發現復合物細胞內執行多項任務的機制。”
“這些模型(xing)為實(shi)驗人員提(ti)供了可測(ce)試的(de)假設(she)，而且破(po)壞這些相互作(zuo)用，可能(neng)會獲得干預各種疾(ji)病的(de)新(xin)方法。”Qian Cong表(biao)示，這一發現為未(wei)來新(xin)靶向藥物的(de)研發提(ti)供了更多可能(neng)。
上(shang)個月，Jumper團(tuan)隊在bioRxiv上(shang)發布了(le)一篇預印本(ben)論文(wen)，介紹(shao)了(le)AlphaFold人工(gong)智能(neng)工(gong)具的新版(ban)本(ben)，名(ming)為AlphaFold-Multimer。該工(gong)具繪制出(chu)了(le)4433種蛋白質(zhi)復合物的結構，準確(que)率達到(dao)了(le)69%。
相關論文信息：//doi.org/10.1126/science.abm4805
作者：辛雨 來源：中國(guo)科學報
山(shan)東拓普生物工程有限公司 //ljxinglong.com
在(zai)蛋白質結構預(yu)測(ce)上，人(ren)工智能革命仍(reng)在(zai)繼續。一(yi)年(nian)前(qian)，軟件程(cheng)序首次成(cheng)功(gong)地模擬(ni)了(le)單個蛋白質的3D形(xing)狀，其(qi)精確度與幾(ji)十年(nian)前(qian)的實驗(yan)技術測(ce)出的一(yi)樣準確。今年(nian)夏天，研究(jiu)人(ren)員利用人(ren)工智能程(cheng)序編程(cheng)了(le)一(yi)個近乎完整的人(ren)類蛋白質結構目錄。
現在，美國研究人(ren)員更進一(yi)步，使用(yong)人(ren)工智能技術確定了不同蛋白質之(zhi)間可能的相(xiang)(xiang)互(hu)作用(yong)，以(yi)及由這種相(xiang)(xiang)互(hu)作用(yong)產生的“復(fu)合體”是什么樣子(zi)的。相(xiang)(xiang)關研究結果發表于(yu)《科學》。
斯坦福大(da)學(xue)(xue)系(xi)統生物學(xue)(xue)家Michael Snyder表示，這項新(xin)發現(xian)(xian)會促進(jin)細胞生物學(xue)(xue)領域產生一系(xi)列新(xin)觀點，并為(wei)發現(xian)(xian)下一代治療(liao)藥(yao)物指明新(xin)方向。
幾(ji)十年來，精(jing)確重現人類蛋白(bai)質(zhi)的形態(tai)和(he)(he)結構(gou)，一直是(shi)研究人員的目(mu)標。過去，要(yao)追(zhui)求這個目(mu)標是(shi)很困難的，需要(yao)昂(ang)貴且(qie)(qie)緩慢的實驗(yan)，如X射線晶體學(xue)和(he)(he)核磁共振光(guang)譜(pu)學(xue)實驗(yan)。而且(qie)(qie)，即使(shi)實驗(yan)取得(de)進展，也只(zhi)能(neng)得(de)到單個蛋白(bai)質(zhi)某(mou)些結構(gou)。
計算(suan)機(ji)專(zhuan)家一直致力(li)于加快實現該目標(biao)的速度。借(jie)助人工智能(neng)和深度學習算(suan)法，使(shi)用(yong)實驗解決的蛋(dan)白(bai)質結(jie)構(gou)數據庫來訓練軟(ruan)件程序如何根據蛋(dan)白(bai)質的氨(an)基酸序列(lie)預(yu)測蛋(dan)白(bai)質的結(jie)構(gou)。
該(gai)研究同時使用(yong)了華盛(sheng)頓大(da)學的(de)(de)(de)RoseTTAFold和DeepMind的(de)(de)(de)AlphaFold工具，篩選了830萬對(dui)酵母蛋白的(de)(de)(de)配對(dui)多序列比對(dui)，識別出(chu)了1505種(zhong)可能(neng)的(de)(de)(de)相互作用(yong)，并為106個(ge)以前(qian)未識別的(de)(de)(de)部(bu)分(fen)和806個(ge)尚未結構表征的(de)(de)(de)部(bu)分(fen)構建了結構模(mo)型。
為(wei)了找(zhao)到可以形成復(fu)合物(wu)(wu)的(de)(de)蛋(dan)白(bai)質(zhi)，研究(jiu)團隊首先將(jiang)所有6000種酵母蛋(dan)白(bai)質(zhi)的(de)(de)氨(an)基酸序(xu)列，與(yu)2026種其他真(zhen)菌、4325種其他真(zhen)核生物(wu)(wu)的(de)(de)氨(an)基酸序(xu)列進(jin)行(xing)比較。在比較過(guo)程中，研究(jiu)人(ren)員追蹤這些蛋(dan)白(bai)質(zhi)的(de)(de)進(jin)化過(guo)程，并識別出(chu)不(bu)同(tong)蛋(dan)白(bai)質(zhi)中同(tong)時發生變化的(de)(de)序(xu)列。研究(jiu)人(ren)員推斷，這些蛋(dan)白(bai)質(zhi)可能(neng)會形成復(fu)合物(wu)(wu)，并會逐步改(gai)變以保持它們之間的(de)(de)相(xiang)互(hu)作用(yong)。
隨后，團隊使用自研(yan)的RoseTTAFold的人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)程序以，以及此前DeepMind已開源的 AlphaFold工(gong)具(ju)，嘗試解決每組候(hou)選(xuan)對象的3D結構。在總共830萬(wan)個“候(hou)選(xuan)”酵母蛋白(bai)質對中，兩(liang)個人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)程序合力識別出(chu)(chu)了1506種可(ke)能(neng)發生相(xiang)互作用的蛋白(bai)質，并成功繪制出(chu)(chu)其中712個的3D結構。
研究通(tong)訊作(zuo)者之一、德克薩斯大學西(xi)南醫(yi)(yi)學中(zhong)心生物醫(yi)(yi)學信息學專家Qian Cong表示(shi)，這些相互作(zuo)用涵蓋(gai)了真核細胞的(de)所有活動。該(gai)研究的(de)亮點在(zai)于發(fa)現了蛋白質復(fu)(fu)合(he)物的(de)結構，這種復(fu)(fu)合(he)物在(zai)細胞活動中(zhong)發(fa)揮著不可(ke)替代(dai)的(de)重要作(zuo)用，如讓細胞修(xiu)復(fu)(fu)DNA損傷，將(jiang)RNA翻(fan)譯(yi)成核糖(tang)體(ti)中(zhong)的(de)蛋白質，在(zai)細胞繁(fan)殖(zhi)過程中(zhong)將(jiang)染色體(ti)拉開，并將(jiang)分(fen)子運送通(tong)過細胞膜(mo)等。
AlphaFold首(shou)席開發人員之一(yi)、DeepMind團隊(dui)成員John Jumper也對這一(yi)發現的意義給予了高度評價(jia)：“這是(shi)再現蛋(dan)白(bai)質3D結構的一(yi)個很(hen)有前途的研究實(shi)例。明確(que)了蛋(dan)白(bai)質之間如何相互作用，生物學家就可(ke)以進一(yi)步發現復合物細胞內執行多項任務的機制。”
“這些模型(xing)為實(shi)驗人員提(ti)供了可測(ce)試的(de)假設(she)，而且破(po)壞這些相互作(zuo)用，可能(neng)會獲得干預各種疾(ji)病的(de)新(xin)方法。”Qian Cong表(biao)示，這一發現為未(wei)來新(xin)靶向藥物的(de)研發提(ti)供了更多可能(neng)。
上(shang)個月，Jumper團(tuan)隊在bioRxiv上(shang)發布了(le)一篇預印本(ben)論文(wen)，介紹(shao)了(le)AlphaFold人工(gong)智能(neng)工(gong)具的新版(ban)本(ben)，名(ming)為AlphaFold-Multimer。該工(gong)具繪制出(chu)了(le)4433種蛋白質(zhi)復合物的結構，準確(que)率達到(dao)了(le)69%。
相關論文信息：//doi.org/10.1126/science.abm4805
