【人工智能】預測出35萬個蛋白質結構 AlphaFold有機會攞諾獎?

撰文:01周報
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人工智能(AI)研究公司DeepMind上月底宣布,其AI系統AlphaFold幾乎預測所有人類蛋白質的結構,並預測另外20種生物如大腸桿菌、果蠅等合共多達35萬種蛋白質結構,更製成公開數據庫。DeepMind創辦人及行政總裁Demis Hassabis表示:「我們使用AlphaFold生成了人類蛋白質組(proteome)最完整、最準確的圖片。我們相信,這是迄今為止AI對推進科學知識所作的最重要貢獻,也是AI可以為社會帶來各種好處的絕佳例證。」

去年12月,國際科學期刊《自然》(Nature)以「它會改變一切」(IT WILL CHANGE EVERYTHING)作標題,指DeepMind在解決蛋白質結構問題上「邁出一大步」。(Nature)

DeepMind稱AlphaFold已預測出人類蛋白質組中98.5%的結構,而且置信度高。相比之下,科學界至今只鑑定了17%人類蛋白質結構,換言之,AlphaFold已經預測出多一倍數量。

DeepMind的這一最新成果也得到業界普遍認同和肯定。中國生物物理學家、西湖大學校長施一公在接受內地科技媒體DeepTech訪問時便表示:「這的確是迄今為止AI對科學界作出的最重要的貢獻。這也是二十一世紀截至目前人類在科學技術領域上的最大突破之一,也應該是人類有史以來在科學和技術領域最重要的突破之一。」

那麼,能夠知道蛋白質結構到底有什麼重要作用?為什麼這是AI的強項?AlphaFold的成果又會對哪些領域帶來影響和好處?

DeepMind與非牟利組織DNDi合作,利用AlphaFold加快研發罕見疾病療法。圖為一名罕見疾病恰加斯病(Chagas disease)病人接受診斷。(DNDi)

詳細內容請閱讀第276期《香港01》電子周報(2021年8月2日)《預測人類蛋白質結構 AlphaFold改變生物科研》。如欲閱讀全文請按此試閱電子周報,瀏覽更多深度報道。