據(jù)多倫多大學(xué)網(wǎng)站報道，該校唐納利細胞與生物分子研究中心（Donnelly Centre for Cellular and Biomolecular Research）的計算生物學(xué)家開發(fā)了一種人工智能算法，可用于發(fā)現(xiàn)用于精準治療的全新蛋白質(zhì)分子。相關(guān)論文已發(fā)表在《細胞系統(tǒng)》（Cell Systems）雜志上。
　　由分子遺傳學(xué)教授菲利普·金（Philip M. Kim）領(lǐng)導(dǎo)的跨學(xué)科團隊開發(fā)的名為ProteinSolver（蛋白質(zhì)解算器）的圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以根據(jù)給定的幾何形狀設(shè)計全新的蛋白質(zhì)。金教授說：“以圖形形式描繪蛋白質(zhì)是計算生物學(xué)的標準做法。轉(zhuǎn)換成圖形的蛋白質(zhì)看起來像一個節(jié)點網(wǎng)絡(luò)，位于不同節(jié)點上的氨基酸通過邊緣（分子內(nèi)部氨基酸之間的距離）連接，利用圖論原理可以進行分子幾何形狀建模，實現(xiàn)特定目標，例如中和入侵的病毒或關(guān)閉過度活躍的癌細胞受體?！?BR>　　金教授指出，蛋白質(zhì)設(shè)計的主要問題是搜索空間很大，“對于一個由100個氨基酸合成的標準長度蛋白質(zhì)，會有20100種可能的分子結(jié)構(gòu)，比宇宙中存在的分子總數(shù)還多。”因此，研究團隊決定從蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)入手，通過計算氨基酸組成來解決這個問題。受數(shù)獨與分子幾何的相關(guān)性啟發(fā)，金教授實驗室的博士生阿列克謝·斯特羅卡奇(Alexey Strokach)將數(shù)獨中發(fā)現(xiàn)的約束條件構(gòu)建到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中，然后利用龐大的可用蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)及其氨基酸序列數(shù)據(jù)庫對ProteinSolver算法進行訓(xùn)練，目標是使其學(xué)會經(jīng)過數(shù)百萬年進化形成的，可將氨基酸堆積成較小折疊的自然規(guī)則，將這些規(guī)則應(yīng)用于基因工程應(yīng)增加最終獲得功能蛋白的機會。
　　研究人員向ProteinSolver提供現(xiàn)有的蛋白質(zhì)折疊并要求其生成可以構(gòu)建這些蛋白質(zhì)的氨基酸序列，然后利用這些自然界中不存在的全新計算序列，在實驗室中合成了相應(yīng)的蛋白質(zhì)變體，這些變體折疊成了預(yù)期的結(jié)構(gòu)，表明該方法有效。以目前的形式，ProteinSolver能夠針對任何已知幾何穩(wěn)定的蛋白質(zhì)折疊計算出新穎的氨基酸序列，但最終目標是設(shè)計出具有全新生物學(xué)功能的新型蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，例如新的治療藥物。研究團隊已將ProteinSolver及其背后的代碼開源，并通過用戶友好的網(wǎng)站提供給更廣泛的研究社區(qū)。
　　該項研究得到了加拿大國立衛(wèi)生研究院（CIHR）和加拿大自然科學(xué)與工程研究理事會（NSERCC）的支持。
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