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AlphaFold和RoseTTAFold等AI的橫空出世，可以說打開了蛋白質(zhì)預(yù)測新世界的大門。

而現(xiàn)在，依靠這倆AI模型的“組合拳”，科學(xué)家們又有了新的突破：

首次確定了超過100種“疑似”全新蛋白質(zhì)復(fù)合體，并為700多種此前結(jié)構(gòu)未知蛋白質(zhì)復(fù)合體提供了3D結(jié)構(gòu)預(yù)測。

也就是說，現(xiàn)在，AI現(xiàn)在不僅能預(yù)測蛋白質(zhì)單體，還能成功預(yù)測蛋白質(zhì)之間的相互作用了。

研究人員興奮地表示：

我們的結(jié)果是結(jié)構(gòu)生物學(xué)新時代的一個重大進(jìn)展。

在這個時代，計算將在結(jié)構(gòu)生物學(xué)中起到根本性的作用。

這項研究來自德州大學(xué)西南醫(yī)學(xué)中心和華盛頓大學(xué)領(lǐng)銜的國際團(tuán)隊。

論文已經(jīng)發(fā)表在《Science》上。

“結(jié)構(gòu)生物學(xué)新時代的重大進(jìn)展”

我們知道，蛋白質(zhì)通常以復(fù)合物的形式成對或成組地發(fā)揮功能，以完成生物體生存所需的種種任務(wù)。

但現(xiàn)今為止，許多真核生物蛋白質(zhì)復(fù)合物的結(jié)構(gòu)仍然成謎，其中蛋白質(zhì)之間的相互作用也尚未被識別。

而這篇Science論文完成的主要工作，就是將基于深度學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)預(yù)測方法，引入到了蛋白質(zhì)復(fù)合體的研究當(dāng)中。

具體而言，研究人員利用全蛋白質(zhì)組氨基酸協(xié)同進(jìn)化分析和“RoseTTAFold + AlphaFold”的組合，系統(tǒng)地識別和建立了真核生物核心蛋白質(zhì)復(fù)合物的精確模型。

RoseTTAFold和AlphaFold的作用，都是根據(jù)氨基酸序列預(yù)測蛋白質(zhì)的3D結(jié)構(gòu)。

有所不同的是，RoseTTAFold速度更快：采用了3軌注意力機(jī)制，分別關(guān)注蛋白質(zhì)的一級結(jié)構(gòu)、二級結(jié)構(gòu)和三級結(jié)構(gòu)；再通過在三者之間加上多處連接，使整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠同時學(xué)習(xí)3個維度層次的信息。

此次的論文還提及，RoseTTAFold團(tuán)隊設(shè)計了一個雙軌道模型，雖然準(zhǔn)確率有所損失，但在計算時間上要比AlphaFold快100倍。

而通過實驗，研究人員認(rèn)為，采用雙軌注意力機(jī)制的AlphaFold在預(yù)測蛋白質(zhì)復(fù)合體方面會有更高的準(zhǔn)確率。

因此，在這項研究中，研究團(tuán)隊結(jié)合了兩者的優(yōu)勢：

首先在酵母菌的基因組中尋找以相互關(guān)聯(lián)的方式獲得突變的基因。

然后，利用上述兩種AI技術(shù)確定這些蛋白質(zhì)是否可以組合成3D結(jié)構(gòu)。

研究人員最終從酵母菌里篩選出了830萬對蛋白質(zhì)，并從中識別出1505種可能的蛋白質(zhì)復(fù)合體。

其中699個蛋白質(zhì)復(fù)合體的3D結(jié)構(gòu)已經(jīng)在此前的實驗中被解析出來。

剩下的806個中，有實驗數(shù)據(jù)支持的預(yù)測結(jié)果有700個，另外106種屬于從未被描述過的全新蛋白質(zhì)復(fù)合體。

這項工作為類似的人體蛋白質(zhì)相互作用研究奠定了基礎(chǔ)，最終可能有助于開發(fā)治療人類疾病的新療法。

華人領(lǐng)銜的研究團(tuán)隊

這項研究由德州大學(xué)西南醫(yī)學(xué)中心助理教授叢倩團(tuán)隊和華盛頓大學(xué)蛋白設(shè)計研究所教授David Baker團(tuán)隊聯(lián)合發(fā)表。

論文共同通訊作者叢倩本科畢業(yè)于北京大學(xué)。2017年-2020年在華盛頓大學(xué)David Baker教授門下任博士后。

她也是RoseTTAFold的作者之一。

論文另一位通訊作者David Baker是美國生物化學(xué)家和計算生物學(xué)家，現(xiàn)為華盛頓大學(xué)生物化學(xué)教授、華盛頓大學(xué)蛋白質(zhì)研究所貝克實驗室首席研究員。

正是他帶領(lǐng)的團(tuán)隊一手打造了和AlphaFold2一起沸騰學(xué)術(shù)圈的RoseTTAFold。