南都讯 记者陈志芳 新冠病毒席卷全球，阿尔法狗的研究团队DeepMind也出手了。

近日，DeepMind运用新型深度学习系统AlphaFold，发布了与新冠病毒有关的蛋白质结构预测结果。这或有助于科学界研发出新冠病毒的治疗方法。

视频：潘颖欣

“这能帮助科学界分析这一新冠病毒是如何运作的，并能在未来研究新冠病毒的治疗方法时，为实验提供假设生成平台”，DeepMind在发布预测结果的文章中写到。

DeepMind称，在过去的五十年中，研究人员使用冷冻电镜、X射线、核磁共振等实验技术，来确定蛋白质结构，但每种方法都需要大量的试错，耗费的不仅是金钱，还有可能是多年的时间。而AI技术的加入，或能大大缩短研究时间。

据悉，AlphaFold以数十年的大型基因组数据集为基础，使用了一种称为“自由建模”（Free Modeling）的机器学习技术，能在没有可用的相似蛋白质结构时，预测蛋白质结构。

具体而言，AlphaFold通过上述技术，训练了一个深度神经网络来预测蛋白质中每对残基之间的距离分布。这些预测结果会整合起来，得出一个判断蛋白质预测结构的准确性的分数。同时，AlphaFold还训练出另一神经网络，汇总所有残基距离，来分析蛋白质结构预测结构与正确答案有多接近。通过评估分数，DeepMind团队还会继续使用神经网络来找到符合预测结果的蛋白质结构，包括反复替换蛋白质片段、进行较小的增量改进等。

蛋白质结构预测为何重要？DeepMind称，蛋白质是所有生命必不可少的、复杂的大分子。几乎人类身体的所有功能，包括收缩肌肉、感知光线、将食物转化为能量等，都有赖于蛋白质及其移动、变化的方式。而蛋白质发挥的作用取决于不同的、独特的三维结构，比如人类免疫系统中利用的抗体蛋白质是“Y形”。抗体蛋白质能检测、标注和消除引起疾病的微生物。因此，如果体内蛋白质出了问题，可能会导致生物体生病或者死亡。简单地说，蛋白质的三维结构决定了其功能，了解新冠病毒蛋白的三维结构或有助于找出治愈方法。

不过，目前公布的蛋白质结构预测尚未经过实验的验证。文章中写到，“通常来说，我们会等到（投递的）学术期刊经过同行评审后，再发表这一工作。然而，由于现有情况的潜在严重性和时间敏感性，我们先行发布现有的结构预测，同时允许所有人来使用它们。”

DeepMind称，科学界正推动着对新冠病毒疫情的研究。目前，有的实验室在开放访问数据库中公开病毒基因组，有的分享了某些经过实验验证和计算机预测的病毒蛋白结构，有的则提供流行病学数据。

据悉，谷歌于2014年以4亿英镑的价格收购了总部位于伦敦的研究机构DeepMind。此前，该公司曾利用AI技术，开发用于识别眼部疾病和检测颈癌的模型。

DeepMind声明原文：

https://deepmind.com/blog/article/AlphaFold-Using-AI-for-scientific-discovery

编辑：蒋琳