我科學(xué)家首創(chuàng)蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)AI建模方法
劉園園
西湖大學(xué)8日公布,該校人工智能(AI)講席教授李子青團(tuán)隊(duì)與廈門大學(xué)、德睿智藥合作,首創(chuàng)研發(fā)了能夠刻畫蛋白質(zhì)構(gòu)象變化與親和力預(yù)測的AI模型——ProtMD。
這是第一個(gè)嘗試解析蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)構(gòu)象的人工智能方法,可輔助藥物化學(xué)專家更加精準(zhǔn)地篩選出高活性小分子,從而加速臨床前藥物研發(fā)。相關(guān)研究成果發(fā)表在《尖端科學(xué)》期刊。
李子青介紹,此前谷歌旗下公司研發(fā)的“阿爾法折疊2”能夠利用人工智能準(zhǔn)確預(yù)測蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu),對結(jié)構(gòu)生物學(xué)、藥物設(shè)計(jì)乃至整個(gè)科學(xué)界都產(chǎn)生了巨大影響。但“阿爾法折疊2”只能預(yù)測蛋白質(zhì)在一個(gè)瞬間的靜態(tài)結(jié)構(gòu),尚未解決蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化的預(yù)測。
李子青團(tuán)隊(duì)此次開發(fā)的AI模型,給定藥物分子和靶點(diǎn)蛋白,可預(yù)測藥物分子與生物體內(nèi)靶點(diǎn)蛋白質(zhì)結(jié)合(柔性對接)后蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的變化過程,推斷藥物與靶標(biāo)蛋白結(jié)合的穩(wěn)定性,預(yù)測藥物功能,從而提升AI藥物設(shè)計(jì)的精度和效率。
研究團(tuán)隊(duì)首先從57651個(gè)人類蛋白結(jié)構(gòu)中選取具有代表性的數(shù)十個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)對其進(jìn)行分子動(dòng)力學(xué)模擬,獲取蛋白質(zhì)的空間運(yùn)動(dòng)軌跡,建立蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)構(gòu)象的模型。在預(yù)訓(xùn)練環(huán)節(jié),研究團(tuán)隊(duì)要求模型能夠基于上一時(shí)刻的蛋白構(gòu)象預(yù)測下一時(shí)刻的蛋白構(gòu)象;同時(shí)訓(xùn)練模型對不同時(shí)刻蛋白質(zhì)順序的排序能力,使其能對時(shí)序被隨機(jī)打亂的蛋白質(zhì)構(gòu)象進(jìn)行排序。實(shí)驗(yàn)表明,該AI模型在藥物—蛋白親和力預(yù)測任務(wù)上,輕量級版本表現(xiàn)已超過現(xiàn)有的最優(yōu)模型。
“預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)變化,對理解生命過程、研發(fā)新型藥物都有著重要意義。”李子青說,尤其在AI藥物設(shè)計(jì)中,通過對藥物分子與靶點(diǎn)蛋白結(jié)合后的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)變化進(jìn)行預(yù)測,評估藥物—靶點(diǎn)結(jié)合親和力和藥物效果,是提高AI藥物篩選準(zhǔn)確性和效能的重要思路。
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