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2025年1月
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發(fā)布時間: 2022-08-03
困擾科學家近50年的蛋白質(zhì)折疊難題
蛋白質(zhì)是生命的物質(zhì)基礎,是組成人體一切細胞、組織的重要成分。無論是肌肉收縮、眼睛感光,還是消化食物等,人類的生命活動無時無刻都需要蛋白質(zhì)的參與。
而蛋白質(zhì)之所以功能豐富,很大程度得益于其獨特的空間結構??梢哉f,想要更了解人本身,就需要破譯每個蛋白質(zhì)的復雜結構。然而,蛋白質(zhì)中的長鏈氨基酸扭曲、折疊并交織成復雜的三維結構,為結構破譯設下層層關卡,這才有困擾了科學家近50年的“蛋白質(zhì)折疊難題”。
AI賦能蛋白質(zhì)計算
隨著科技革命和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型浪潮的推進,人工智能賦能科學研究的趨勢勢不可擋,蛋白質(zhì)科學首當其沖。借助AI顛覆蛋白質(zhì)結構預測,使分子生物學家從基于蛋白質(zhì)氨基酸序列研究轉(zhuǎn)變?yōu)橛妙A測的結構分析蛋白質(zhì)功能,影響了整個生物科學的研究范式。
最典型的就是人盡皆知的AlphaFold。DeepMind 宣布,人們首次發(fā)現(xiàn)了一種通過計算來預測蛋白質(zhì)結構的方法。即使在不知道相似結構的情況下,AI 也可以在原子層面上精確預測蛋白質(zhì)的結構,使得不可能變?yōu)榭赡?。


DeepMind表示,AlphaFold 可以周期性地以原子精度預測蛋白質(zhì)結構,利用多序列對齊和深度學習算法設計,結合關于蛋白質(zhì)結構的物理和生物學知識提升預測效果。其突破性的研究成果廣泛應用在生命學科各分支,是對結構生物學領域的一個顛覆性突破。
AI模型+曙光算力服務,蛋白質(zhì)功能預測與設計未來可期
擴展來看,不只是對蛋白質(zhì)結構預測的變革,AI 對整個科研領域還有大量的潛力等待挖掘,如 AI + 數(shù)學、AI + 化學、AI + 醫(yī)藥等,這些應用將幫助科研人員探索引發(fā)某些疾病的機制,并為設計藥物、農(nóng)作物增產(chǎn)研發(fā)鋪平道路。
曙光智算作為智能計算時代的算力服務商,在“AI+Science”等領域持續(xù)深耕,已沉淀大量前沿實踐經(jīng)驗,實現(xiàn)了對開發(fā)環(huán)境的快速部署。針對開發(fā)流程,對運算資源按照訓練任務進行分割和分發(fā),并額外支持容器鏡像管理、權限管理、交互界面圖形化等功能,以幫助用戶更快速地介入人工智能領域,聚焦實際算法的優(yōu)化和迭代,促進人工智能技術的快速落地。

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