我科學家首創蛋白質動態結構AI建模方法

這(zhe)是(shi)第(di)一(yi)個(ge)嚐(chang)試(shi)解(jie)析(xi)蛋(dan)白(bai)質(zhi)動(dong)態(tai)構(gou)象(xiang)的(de)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)方(fang)法(fa)
，可(ke)輔(fu)助(zhu)藥(yao)物(wu)化(hua)學(xue)專(zhuan)家(jia)更(geng)加(jia)精(jing)準(zhun)地(di)篩(shai)選(xuan)出(chu)高(gao)活(huo)性(xing)小(xiao)分(fen)子(zi)，從(cong)而(er)加(jia)速(su)臨(lin)床(chuang)前(qian)藥(yao)物(wu)研(yan)發(fa)。相(xiang)關(guan)研(yan)究(jiu)成(cheng)果(guo)發(fa)表(biao)在(zai)《尖端科學》期刊。

李子青介紹，此前穀歌旗下公司研發的“阿爾法折疊2”能夠利用人工智能準確預測蛋白質的三維結構
，對結構生物學
、藥物設計乃至整個科學界都產生了巨大影響。但“阿爾法折疊2”隻能預測蛋白質在一個瞬間的靜態結構


，尚未解決蛋白質結構動態變化的預測。

李子青團隊此次開發的AI模型
，給定藥物分子和靶點蛋白
，可預測藥物分子與生物體內靶點蛋白質結合（柔性對接）後蛋白質結構的變化過程
，推斷藥物與靶標蛋白結合的穩定性，預測藥物功能
，從而提升AI藥物設計的精度和效率。

研究團隊首先從57651個ge人ren類lei蛋dan白bai結jie構gou中zhong選xuan取qu具ju有you代dai表biao性xing的de數shu十shi個ge蛋dan白bai質zhi結jie構gou對dui其qi進jin行xing分fen子zi動dong力li學xue模mo擬ni
，獲huo取qu蛋dan白bai質zhi的de空kong間jian運yun動dong軌gui跡ji，建jian立li蛋dan白bai質zhi動dong態tai構gou象xiang的de模mo型xing。在zai預yu訓xun練lian環huan節jie，研yan究jiu團tuan隊dui要yao求qiu模mo型xing能neng夠gou基ji於yu上shang一yi時shi刻ke的de蛋dan白bai構gou象xiang預yu測ce下xia一yi時shi刻ke的de蛋dan白bai構gou象xiang；同時訓練模型對不同時刻蛋白質順序的排序能力
，使其能對時序被隨機打亂的蛋白質構象進行排序。實驗表明，該AI模型在藥物—蛋白親和力預測任務上，輕量級版本表現已超過現有的最優模型。

“預測蛋白質結構的動態變化

，對理解生命過程、研發新型藥物都有著重要意義。”李子青說，尤其在AI藥物設計中
，通過對藥物分子與靶點蛋白結合後的動態結構變化進行預測
，評估藥物—靶點結合親和力和藥物效果
，是提高AI藥物篩選準確性和效能的重要思路。