設計蛋白質(zhì)生物材料的可視化示例。
圖片來(lái)源：馬庫斯·比勒/《應用物理學(xué)雜志》
科技日報北京8月29日電 （記者張夢(mèng)然）美國麻省理工學(xué)院研究人員在新一期《應用物理學(xué)雜志》發(fā)表的論文中，將注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )相結合，以更好地理解和設計蛋白質(zhì)。該方法將幾何深度學(xué)習與語(yǔ)言模型的兩種優(yōu)勢結合起來(lái)，不僅可預測現有蛋白質(zhì)特性，還可設想自然界尚未設計出的新蛋白質(zhì)。
蛋白質(zhì)通過(guò)構建塊的獨特排列來(lái)執行大量生物任務(wù)。將這個(gè)幾乎無(wú)限的排列庫轉化為各自的功能，就可讓研究人員設計用于特定用途的定制蛋白質(zhì)。
但蛋白質(zhì)一直難以建模，尤其是人們想要“反向操作”——將所需的功能轉化為蛋白質(zhì)結構，更是一個(gè)高難度挑戰。
此次新模型就可通過(guò)對基本原理建模，將大自然發(fā)明的一切作為基礎，重新組合了這些自然構建塊，能實(shí)現新功能并解決多類(lèi)型任務(wù)。
新建模型將數字、描述、任務(wù)和其他元素轉化為符號供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )使用。團隊首先訓練模型，根據不同蛋白質(zhì)的功能來(lái)預測它們的序列、溶解度和氨基酸組成部分。然后，在收到新蛋白質(zhì)功能的初始參數后，教它發(fā)揮創(chuàng )造力并生成全新的結構。
這種方法能創(chuàng )造出以前必須溶解在水中的固體抗菌蛋白。在另一個(gè)例子中，團隊采用了一種天然存在的絲蛋白，并將其進(jìn)化成各種新形式，包括賦予其螺旋形狀或褶皺結構，讓其具有彈力和韌性。
研究人員表示，該技術(shù)的廣泛性意味著(zhù)這一模型能應用于蛋白質(zhì)設計之外的許多領(lǐng)域，如設計具有特定失效模式的材料。
【總編輯圈點(diǎn)】
蛋白質(zhì)，生命的物質(zhì)基礎，它一直是生命科學(xué)領(lǐng)域的研究重點(diǎn)和熱點(diǎn)。人們孜孜不倦，想要了解它、改造它甚至創(chuàng )造它。人工智能已成為蛋白質(zhì)研究的“黃金搭檔”之一，它被用來(lái)做蛋白質(zhì)結構預測，創(chuàng )建蛋白質(zhì)分子。此次，深度學(xué)習和語(yǔ)言模型結合，新的蛋白質(zhì)應運而生。先設定蛋白質(zhì)的功能，再生成蛋白質(zhì)的結構，知道想要什么，便可以創(chuàng )造什么。這種蛋白質(zhì)能解決現實(shí)問(wèn)題，執行特定任務(wù)。盡管提需求吧，剩下的交給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )去完成。
【關(guān)閉】
