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蛋白質研究的AI革命
2025年04月07日 11:02:52
來源：化工儀器網 作者：羊舌木 點擊量：10182
近期，發(fā)表于《自然-機器智能》的一項研究引人注目，名為InstaNova的蛋白質測序AI脫穎而出。該款AI能夠識別傷口中的致病蛋白和海水樣本中微生物產生的未知蛋白。
近年來，人工智能(AI)已徹底改變了蛋白質研究領域，其不僅助力研究人員輕松預測蛋白質的3D結構，更在蛋白質測序方面展現出巨大潛力，相關成就榮膺2024年諾貝爾化學獎。時至今日，科學家們已經推出了20多種蛋白質測序AI。美國華盛頓大學蛋白質組學AI開發(fā)人員William Noble指出：“很明顯，這是該領域的發(fā)展方向。”
蛋白質的復雜性遠超DNA和RNA，人類基因組雖僅包含約2萬個基因，卻能產生1000萬種不同的蛋白質。傳統(tǒng)上，生物學家通過將蛋白質分解成肽(由5到20個氨基酸組成的短片段)來識別蛋白質，并利用質譜儀測量這些短片段的重量，與數據庫中已知肽的重量進行匹配。
然而，這種方法存在明顯局限，質譜法發(fā)現的高達70%的肽并不存在于現有數據庫中。丹麥技術大學蛋白質組學專家Timothy Patrick Jenkins形象地比喻道：“傳統(tǒng)蛋白質組學有點像利用搜索引擎進行搜索。如果它不在數據庫中，你就搜索不到它。”
近期，發(fā)表于《自然-機器智能》的一項研究引人注目，名為InstaNova的蛋白質測序AI脫穎而出。該款AI能夠識別傷口中的致病蛋白和海水樣本中微生物產生的未知蛋白。
AI的出現為蛋白質測序帶來了新的突破。它們不會費力尋找匹配的已知肽，而是計算所有可能由給定長度肽化學修飾產生的潛在肽片段的重量，并嘗試將其組裝成全長蛋白質。
為了提高準確性，蛋白質測序AI在數百萬個已知肽及其組裝方式的基礎上進行訓練，習得氨基酸鏈結合的最常見方式。這種方法類似于大型語言模型，如ChatGPT在大量文本上訓練以學習語法規(guī)則，蛋白質組學AI則習得了一種蛋白質“語法”，為給定的一組肽提供了最可能的序列。
2021年，Noble和同事推出了第一個使用深度神經網絡的蛋白質測序AI——Casanovo，2024年發(fā)表于《自然-通訊》的論文中。Casanovo擅長識別訓練數據中沒有的新肽序列，尤其在識別免疫系統(tǒng)攻擊癌癥時靶向的細胞表面肽以及海水樣本中的未知蛋白質方面表現出色。
而Jenkins和同事們開發(fā)的InstaNova，則在深度神經網絡的基礎上引入了擴散模型。在與Casanovo的面對面測試中，InstaNova與升級款InstanNova+結合，在9種生物的實驗室蛋白質混合物中鑒定出42%的肽。在實際應用中，InstaNova從感染的腿部傷口中鑒定出1225種人血白蛋白特有的肽，是傳統(tǒng)方法檢索結果的10倍，其中254種為數據庫中沒有的新肽。
蛋白質測序AI的應用領域遠不止于此。英國劍橋大學蛋白質組學研究員Matthew Collins正在測試幾種蛋白質測序AI工具分析考古樣本的能力。他指出，大多數情況下，樣本中的蛋白質在地下經過漫長歲月后發(fā)生了化學變化，或者它們來自早已滅絕的動植物，因此不太可能存在于傳統(tǒng)蛋白質和肽數據庫中，而這些AI模型尤其適用于混亂環(huán)境中蛋白質的檢測。利用AI工具，Collins團隊已在尼安德特人遺址中發(fā)現兔子蛋白質的特征，并在古代巴西的盆中發(fā)現魚類肌肉蛋白質特征。
隨著AI技術的不斷發(fā)展，蛋白質研究領域正迎來前所未有的變革。從預測蛋白質結構到精準測序，AI正逐步揭開蛋白質的神秘面紗，為生命科學的研究和應用開辟新的道路。
(資料參考來源：中國科學報)
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