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美國研究人員使用人工智能（AI）來設(shè)計超越自然界的新蛋白質(zhì)。他們開發(fā)的機器學習算法，可生成具有特定結(jié)構(gòu)特征的蛋白質(zhì)，這些蛋白質(zhì)可用于制造具有特定機械性能（如剛度或彈性）的材料，從而取代作為原料的石油或陶瓷。研究論文發(fā)表在最新一期《化學》雜志上。

麻省理工學院、IBM沃森AI實驗室和塔夫茨大學研究人員采用了一種生成模型，其與DALL-E 2等AI系統(tǒng)中使用的機器學習模型架構(gòu)相同，但研究人員調(diào)整了模型架構(gòu)，以預(yù)測實現(xiàn)特定結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)的氨基酸序列。

這一模型學習控制蛋白質(zhì)形成方式的生化關(guān)系，產(chǎn)生超越自然界的新蛋白質(zhì)，從而實現(xiàn)獨特應(yīng)用，例如，該工具開發(fā)的食品涂層可使農(nóng)產(chǎn)品保鮮時間更長，同時保證食用安全。該模型還可在幾天內(nèi)就生成數(shù)百萬種蛋白質(zhì)，為科學家迅速提供可供探索的新可能。

研究人員此次構(gòu)建了兩個機器學習模型，以預(yù)測各種新氨基酸序列，這些氨基酸序列形成滿足結(jié)構(gòu)設(shè)計目標的蛋白質(zhì)。一種模型在蛋白質(zhì)的整體結(jié)構(gòu)特性上起作用，另一種模型在氨基酸水平上起作用。兩種模型都通過組合這些氨基酸結(jié)構(gòu)來產(chǎn)生蛋白質(zhì)。

這些模型與預(yù)測蛋白質(zhì)折疊的算法相關(guān)聯(lián)，研究人員使用該算法來確定蛋白質(zhì)的3D結(jié)構(gòu)。然后，他們計算其結(jié)果屬性，并根據(jù)設(shè)計規(guī)范檢查這些屬性。測試顯示，其與現(xiàn)有氨基酸序列存在部分重疊，在大多數(shù)情況下約有50%—60%，但也有一些全新的序列。相似程度表明，AI生成的許多蛋白質(zhì)是可合成的。（記者張夢然）

【總編輯圈點】

近幾年，人工智能在預(yù)測設(shè)計蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)方面的進展不斷。這些研究成果的側(cè)重點各有不同，比如有的可預(yù)測蛋白質(zhì)合成的靜態(tài)結(jié)構(gòu)，有的可預(yù)測蛋白質(zhì)合成的動態(tài)結(jié)構(gòu)，有的可設(shè)計全新的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。總之，它們充分展示了人工智能在預(yù)測設(shè)計有機大分子結(jié)構(gòu)方面的巨大潛力。從另一個角度來看，無機材料的微觀組織結(jié)構(gòu)，也是新材料研發(fā)攻關(guān)中的一大難題。人工智能是否能在這些領(lǐng)域取得突破，同樣值得期待。

來源：科技日報

作者：張夢然

責任編輯：馮崢

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