蛋白質(zhì)結構預測領(lǐng)域的人工智能 (AI) 革命不斷的在科學(xué)的海洋中掀起波瀾。同時(shí)，由于某些靶點(diǎn)缺少精確的實(shí)驗認證結構，對以這些靶點(diǎn)為目標進(jìn)行藥物研發(fā)的項目造成了一定的阻礙。 

        2020年底，DeepMind開(kāi)發(fā)的新一代AlphaFold（即AlphaFold2）解決了生物學(xué)領(lǐng)域幾十年來(lái)的重大挑戰，實(shí)現了基于氨基酸序列精確預測蛋白質(zhì)3D結構的重大突破。短短半年多后，DeepMind又與合作者公開(kāi)了由AlphaFold2系統預測的蛋白結構數據庫（AlphaFold Protein Structure Database）。該數據庫包含了由新一代AlphaFold系統預測的約35萬(wàn)個(gè)蛋白結構，其中，在人類(lèi)蛋白質(zhì)組方面，AlphaFold2對98.5%的（20296種）人類(lèi)蛋白的結構做出了預測。這些進(jìn)展代表了AI技術(shù)在單個(gè)蛋白結構預測方面取得的一個(gè)又一個(gè)里程碑。

       理解蛋白質(zhì)蛋白質(zhì)的相互作用(PPI)對研究蛋白質(zhì)在疾病中的功能及PPI抑制劑的藥物設計至關(guān)重要。 今年最先受到關(guān)注的是，華盛頓大學(xué)的研究團隊7月19日在Science雜志上報道的名為RoseTTA fold的蛋白結構預測系統。RoseTTA fold系統突破了AlphaFold2的一個(gè)重要局限，不僅可用于基于氨基酸序列預測單一蛋白質(zhì)的結構，還可以用于預測由兩個(gè)或者多個(gè)蛋白構成的復合體的構象。 RoseTTA fold系統利用IL-12和IL-12受體（IL-12R）的序列預測的IL-12/IL-12R復合體結構與此前利用冷凍電鏡解析的結構非常類(lèi)似。

        (圖片：RoseTTA fold 預測IL-12及IL-12R的復合物結構 （Baek et al. 2021） )

       就在本月，科學(xué)家們通過(guò)聯(lián)合使用RoseTTA fold和AlphaFold兩大系統，成功預測了酵母中大量蛋白質(zhì)復合物的結構，包括數百個(gè)先前結構未知的蛋白質(zhì)復合物。4個(gè)月前，Jumper及其同事在Nature上發(fā)布的一項研究描述了他們的新AI系統——AlphaFold-Multimer，該系統繪制了4433種蛋白質(zhì)復合物的結構。值得注意的是，即使在與模板的氨基酸序列同源性較低的情況下（<30%），該算法仍能準確預測出超過(guò)1/3的同源多聚體結構。

(圖片：AlphaFold預測同源三聚體（PDB ID：6SK0）的結構與實(shí)驗數據比對（Jumper et al. 2021）)

       盡管完全依賴(lài)于A(yíng)I設計的基于癌癥免疫療法的藥物（公司：Exscientia）在2020年剛進(jìn)入臨床試驗階段，AI的強大功能已經(jīng)吸引了眾多公司關(guān)注其在藥物設計、物理化學(xué)性質(zhì)預測的潛力。作為多肽創(chuàng )新藥物研發(fā)的領(lǐng)頭羊——麥科奧特也在密切關(guān)注近期A(yíng)I在蛋白質(zhì)結構預測的相關(guān)動(dòng)態(tài)，同時(shí)對探索AI輔助藥物設計的可執行能力，抱有巨大的興趣和期待，正在積極推進(jìn)進(jìn)一步的AI輔助藥物設計相關(guān)工作。

文章參考來(lái)源：醫藥魔方pro《常珊點(diǎn)評 | Science突破：AlphaFold聯(lián)手RoseTTAFold，翻越蛋白結構預測又一座大山》