DeepMind在去年底發表了AlphaFold 2模型,解決了50年來一直存在的蛋白質折疊問題,就在上周DeepMind發表了相關論文以及原始碼,而現在DeepMind釋出人體每一種蛋白質,以及額外20種具有生物意義的蛋白質結構預測資料庫。

人類尋求治療各種疾病以及面對重大問題的方法,包括抗生素抗藥性、塑膠微粒污染以及氣候變遷等議題,而藉由更加了解蛋白質的結構,人類便能從中獲益,DeepMind提到,蛋白質就像是精巧的生物機器,結構能夠說明機器具有的功能,而了解蛋白質的結構,就有助於人類理解蛋白質的功能。

過去要確定蛋白質結構,是一項耗時且困難的工作,但是DeepMind利用人工智慧技術,AlphaFold能夠在數分鐘內,以精準到原子的精確度,預測蛋白質的形狀。而現在DeepMind與歐洲生物資訊研究所合作,推出了AlphaFold蛋白質結構資料庫,這是目前最完整且最精確的人類蛋白質圖片,是人類累積到現在蛋白質知識的2倍。

除了人類蛋白質體,涵蓋人類基因組表達大約20,000種蛋白質之外,DeepMind還提供了20種其他具有生物學意義的生物蛋白質體,總計超過350,000種蛋白質結構。這項計畫會繼續擴大,DeepMind預計將會在接下來幾個月中,涵蓋所有科學已知的已定序蛋白質,結構數量將會超過1億個,DeepMind提到,這項成果可以稱作是世界蛋白質年鑑,而隨著他們對AlphaFold的改進,系統和資料庫也會繼續更新。

蛋白質年鑑有助於促進和加速研究,增加人類對於生命組成的理解,現在已經有一些研究開始使用DeepMind的成果,像是組織DNDi使用這些蛋白質研究成果,投入貧窮地區的疾病治療方法開發,而樸茨茅斯大學的酶創新中心研究人員,則使用AlphaFold來快速開發酶,以回收單次使用的塑膠,另外,科羅拉多大學波德分校的研究團隊,也使用AlphaFold來進行抗生素的抗藥性研究。


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