人工智能解碼蛋白質折疊 速度獲突破

華盛頓大學（University of Washington）的一個研究組設計了一款能夠準確預測蛋白質折疊模型的軟件。以前，確定一種蛋白質的折疊構象需要幾年的時間，而使用這款軟件大約十分鐘即可得到結果。這個研究組把軟件在網上公開供所有同行下載使用。

蛋白質折疊（protein folding）是與蛋白質的功能緊密相關的因素。科學家發現像糖尿病、帕金森氏病、阿茲海默症（Alzheimer’s）等現在無法治療的疾病都與蛋白質出錯相關。科學家希望能從化學成分準確預測蛋白質的三維構象，依此設計治療各種疾病的新蛋白質，就能解決很多與生物分子相關的高科技的棘手問題。

然而要獲得蛋白質三維構象猶如一個破譯密碼的過程，在這類軟件出現之前，研究者一般需要幾年的時間才能確定一種蛋白質的折疊構象。近年來，科學家發現利用人工智能軟件可以大幅加快研究進程。研究人員迫切需要這類能夠快速、準確地預測蛋白質折疊模型的軟件。這對攻克人類多種疾病具有重要意義。

2020年，谷歌旗下人工智能公司DeepMind推出了能夠快速解碼蛋白質折疊構象的人工智能軟件AlphaFold2，在世界蛋白質模型預測競賽中排名第一。這款軟件當時受到生物界廣泛關注，但是，該公司當時沒有開放這款軟件供同行共享。

加州大學結構生物物理學家阿加德（David Agard）評價此事說：「這（AlphaFold2的誕生）相當令人激動，但是也讓人沮喪。」

在那之後至今僅幾個月的時間，華盛頓大學的研究組設計出一個完全可以與AlphaFold2形成競爭的另一款同類軟件RoseTTAFold，並立即公開供業界免費使用。

今年7月中旬，就在這個新軟件發布在論文預印網之後僅3天，DeepMind的總裁哈薩比斯（Demis Hassabis）發布推文說，他們正在審議AlphaFold2的細節，公司「將把AlphaFold開放供科學界免費使用」。

8月15日，《科學》（Science）期刊發表了華盛頓大學的軟件成果。同日，《自然》（Nature）期刊也迅速發表了關於AlphaFold的研究報告。

華盛頓大學研究組的貝克（David Baker）說：「他們的研究成果沒有落後於我們發表，這是合理的，因為我們的研究是基於他們的成果之上。」

自7月起，世界各地已經有140多個獨立研究組從開源軟件資料庫GitHub上，下載了華盛頓大學研究組開發的RoseTTAFold軟件。

合作研究員之一華盛頓大學醫學院的白克（Minkyung Baek）說：「我們希望這個新工具將不斷為研究界提供幫助。」