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蛋白質(zhì)研究的AI革命
2025年04月07日 11:02:52
來源：化工儀器網(wǎng) 作者：羊舌木 點擊量：10342
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(zhì)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(chǎn)生的未知蛋白。
近年來，人工智能(AI)已徹底改變了蛋白質(zhì)研究領域，其不僅助力研究人員輕松預測蛋白質(zhì)的3D結(jié)構(gòu)，更在蛋白質(zhì)測序方面展現(xiàn)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(jīng)推出了20多種蛋白質(zhì)測序AI。美國華盛頓大學蛋白質(zhì)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(zhì)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(chǎn)生1000萬種不同的蛋白質(zhì)。傳統(tǒng)上，生物學家通過將蛋白質(zhì)分解成肽(由5到20個氨基酸組成的短片段)來識別蛋白質(zhì)，并利用質(zhì)譜儀測量這些短片段的重量，與數(shù)據(jù)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(zhì)譜法發(fā)現(xiàn)的高達70%的肽并不存在于現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫中。丹麥技術(shù)大學蛋白質(zhì)組學專家Timothy Patrick Jenkins形象地比喻道：“傳統(tǒng)蛋白質(zhì)組學有點像利用搜索引擎進行搜索。如果它不在數(shù)據(jù)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(zhì)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(chǎn)生的未知蛋白。
AI的出現(xiàn)為蛋白質(zhì)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(chǎn)生的潛在肽片段的重量，并嘗試將其組裝成全長蛋白質(zhì)。
為了提高準確性，蛋白質(zhì)測序AI在數(shù)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(jié)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(zhì)組學AI則習得了一種蛋白質(zhì)“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(jīng)網(wǎng)絡的蛋白質(zhì)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(shù)據(jù)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(zhì)方面表現(xiàn)出色。
而Jenkins和同事們開發(fā)的InstaNova，則在深度神經(jīng)網(wǎng)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(jié)合，在9種生物的實驗室蛋白質(zhì)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(jié)果的10倍，其中254種為數(shù)據(jù)庫中沒有的新肽。
蛋白質(zhì)測序AI的應用領域遠不止于此。英國劍橋大學蛋白質(zhì)組學研究員Matthew Collins正在測試幾種蛋白質(zhì)測序AI工具分析考古樣本的能力。他指出，大多數(shù)情況下，樣本中的蛋白質(zhì)在地下經(jīng)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(zhì)和肽數(shù)據(jù)庫中，而這些AI模型尤其適用于混亂環(huán)境中蛋白質(zhì)的檢測。利用AI工具，Collins團隊已在尼安德特人遺址中發(fā)現(xiàn)兔子蛋白質(zhì)的特征，并在古代巴西的盆中發(fā)現(xiàn)魚類肌肉蛋白質(zhì)特征。
隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，蛋白質(zhì)研究領域正迎來前所未有的變革。從預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)到精準測序，AI正逐步揭開蛋白質(zhì)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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