世间几乎所有已知蛋白质结构，都被DeepMind开源了

机器之心报道

编辑：陈萍、小舟、泽南

科学界已知的几乎所有蛋白质结构，都在这里了。

蛋白质是生命的基础构件，它们由氨基酸链组成，折叠成不同的复杂形状。蛋白质的功能通常由其 3D 结构决定。如果我们了解蛋白质的折叠方式，就可以开始探索它们是如何工作的，并尝试改变它们的功能。尽管 DNA 提供了制造氨基酸链的指令，但预测它们如何相互作用以形成蛋白质的 3D 结构是一个巨大的挑战。

一年前，DeepMind 发布了 AlphaFold2，以原子水平的准确度预测了 2/3 的蛋白质结构，并与 EMBL-EBI 共同发布了开放可搜索的蛋白质结构数据库 AlphaFold DB，与世界共同分享这一技术。

7 月 28 日，DeepMind 宣布 AlphaFold DB 已从 100 万个结构扩展到超过 2 亿个结构，扩大超过 200 倍，这一进展将极大地提升人们对于生物学的理解。

几乎涵盖所有已知蛋白质

「你可以认为它基本涵盖了所有蛋白质结构。包括植物、细菌、动物和许多其他生物的预测结构，这为 AlphaFold 开辟了巨大的新机会，可以对环保、粮食安全和被忽视疾病等重要问题产生影响，」DeepMind 创始人、首席执行官杰米斯 · 哈萨比斯在介绍 AlphaFold DB 这次扩展时说道。

这一更新包括植物、细菌、动物和其他生物的蛋白质预测结构。

这一更新意味着蛋白质数据库 UniProt 都将带有蛋白质预测结构（UniProt 是一个全面的，高质量的，免费使用的蛋白质序列与功能信息数据库，它还包含了大量来自研究文献的关于蛋白的生物学功能信息）。研究者可以通过 Google Cloud Public Datasets 批量下载，让世界各地的科学家更容易访问 AlphaFold。

斯克里普斯转化研究所创始人 Eric Topol 表示：「AlphaFold 是生命科学领域独一无二的重大进步，展示了 AI 的力量。过去确定蛋白质的 3D 结构需要数月或数年，现在只需几秒钟。AlphaFold 已经加速并实现了大规模发现，包括破解核孔复合体的结构。新的蛋白质结构不断增加，几乎照亮了整个蛋白质宇宙，我们可以期待每天都有更多的生物谜团被解开。」

AlphaFold 的影响

自发布至今，AlphaFold 已产生令人难以置信的影响。它是 DeepMind 构建的最复杂的人工智能系统，需要多项关键创新，并已应用到多种下游任务中。

AlphaFold2 可以在原子精度上准确地预测蛋白质的结构，它不仅为生物学中 50 年来的重大挑战提供了解决方案，也证明了：人工智能可以极大地加速科学发现，进而推动人类进步，这一点意义重大。

DeepMind 已经开源了 AlphaFold 的代码，并在《自然》杂志上发表了两篇深度论文，引用量已超过 4000。此外，DeepMind 还与 EMBL-EBI 合作设计了一种帮助生物学家使用 AlphaFold 的工具，并共同发布了 AlphaFold DB。

在发布 AlphaFold 之前，DeepMind 征求了 30 多名生物学研究专家的意见，使得他们以最大化潜在利益和最小化潜在风险的方式与世界分享 AlphaFold 。

迄今为止，来自 190 个国家 / 地区的超过 500000 名研究人员访问了 AlphaFold DB，查看了超过 200 万个结构。一些免费提供的蛋白质结构也已集成到其他公共数据集中，例如 Ensembl、UniProt 和 OpenTargets，被数百万用户访问。

在与其他机构合作时，DeepMind 优先考虑那些最具积极社会效益的应用，重点关注那些资金不足或被忽视的计划。

拼凑核孔复合体

在最新一期《科学》杂志特刊上，几个研究团队描述了 AlphaFold 帮助拼凑核孔复合体——生物学中最具挑战性的难题之一。这个巨大的结构由数百个蛋白质部分组成，控制着进出细胞核的一切。

人们通过使用现有的实验方法揭示它的轮廓，结合 AlphaFold 预测完成和解释其中不清楚的区域，最终揭示了它的微妙结构。《科学》将其称为实验结构生物学的胜利，这种新研究方式现在正成为实验室的常规做法，开启了新的科学研究道路。

结构搜索工具

Foldseek、Dali 等结构搜索工具允许用户非常快速地搜索与给定蛋白质相似的结构。这将是为实际有用的蛋白质（例如分解塑料的蛋白质）挖掘大型序列数据集的第一步，它可以提供有关蛋白质功能的线索。

对人类健康的影响

AlphaFold 已经对人类健康产生了重大而直接的影响。与欧洲人类遗传学会的合作证明 AlphaFold 对于解开罕见遗传疾病的原因至关重要。此外，AlphaFold 还通过更好地了解新发现的可能成为药物靶点的蛋白质，帮助科学家更快地找到与其结合的潜在药物来加速药物发现。

参考内容：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.add2210

https://www.theverge.com/2022/7/28/23280743/deepmind-alphafold-protein-database-alphabet

https://www.deepmind.com/blog/alphafold-reveals-the-structure-of-the-protein-universe

https://www.nature.com/articles/d41586-022-02083-2

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