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扩展AlphaFold应用 谷歌母公司成立AI驱动药物发现公司

   2021-11-07 14:01:38 药明康德5370
核心提示:DeepMind在去年11月,成功通过其深度学习模型AlphaFold人工智能系统,精确地基于氨基酸序列,预测了蛋白质的3D结构。其准确性可以与使用冷冻电子显微镜(CryoEM)、核磁共振或X射线晶体学等实验技术解析的3D结构相媲美。

2021年11月4日,谷歌的母公司Alphabet宣布在英国成立一家名为“Isomorphic Labs”的公司。该公司将在伦敦人工智能实验室DeepMind成功预测蛋白结构的研究基础上发展,旨在将智能AI的深度学习方法应用于药物发现。


研发新药是一个漫长的、需要反复试验的复杂过程,而Alphabet相信人工智能可以加快这一进程。DeepMind在去年11月,成功通过其深度学习模型AlphaFold人工智能系统,精确地基于氨基酸序列,预测了蛋白质的3D结构。其准确性可以与使用冷冻电子显微镜(CryoEM)、核磁共振或X射线晶体学等实验技术解析的3D结构相媲美。


DeepMind的研究人员把折叠好的蛋白质设想成一幅具有3D结构的“空间图画”(spatial graph),而氨基酸则是这副“空间图画”中节点和线条。基于神经网络系统,他们设计了AlphaFold系统来解析这一空间图画的结构。它使用了进化相关的氨基酸序列,多序列对比(multiple sequence alignment, MSA)以及对氨基酸对(amino acid pairs)的评估来优化“空间图画“的描绘。研究人员还使用庞大的蛋白数据库对AlphaFold进行训练。通过不断地迭代,AlphaFold系统学习到了基于氨基酸序列,精确预测蛋白结构的能力。


▲AlphaFold的神经网络模型构架(图片来源:DeepMind Blog)


在约8个月后,Alphabet发布这一AI系统预测的蛋白结构数据库(AlphaFold Protein Structure Database),放大了这些发现的影响。该数据库包含超过35万个预测的蛋白质结构,覆盖包括98.5%的人类蛋白,以及20种生物学研究中常用模式生物(大肠杆菌、果蝇、斑马鱼、小鼠…),免费提供给全球的科研人员开放使用。欧洲生物信息研究所主任Ewan Birney博士将它称之为人类基因组图谱发布以来最重要的数据库之一。


“你可以把它(Isomorphic Labs)看作是DeepMind的一家姊妹公司。”DeepMind公司首席执行官 Demis Hassabis先生表示,“我们将专注于构建基本生物过程的模型,使用计算机来预测药物将如何表现,蛋白质相互作用、新型小分子设计、结合亲和力和毒性分析都是预测模型的潜在目标。”

 
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