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市場月報(bào)丨國產(chǎn)品牌領(lǐng)跑3月離心機(jī)市場 中標(biāo)數(shù)量占比超70%
據(jù)化工儀器網(wǎng)不完全統(tǒng)計(jì),，3月離心機(jī)中標(biāo)數(shù)量為1[詳細(xì)]
蛋白質(zhì)研究的AI革命
2025年04月07日 11:02:52
來源：化工儀器網(wǎng) 作者：羊舌木 點(diǎn)擊量：2732
近期,，發(fā)表于《自然-機(jī)器智能》的一項(xiàng)研究引人注目，名為InstaNova的蛋白質(zhì)測序AI脫穎而出,。該款A(yù)I能夠識別傷口中的致病蛋白和海水樣本中微生物產(chǎn)生的未知蛋白,。
近年來，人工智能(AI)已徹底改變了蛋白質(zhì)研究領(lǐng)域,，其不僅助力研究人員輕松預(yù)測蛋白質(zhì)的3D結(jié)構(gòu),，更在蛋白質(zhì)測序方面展現(xiàn)出巨大潛力，相關(guān)成就榮膺2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng),。時(shí)至今日,，科學(xué)家們已經(jīng)推出了20多種蛋白質(zhì)測序AI。美國華盛頓大學(xué)蛋白質(zhì)組學(xué)AI開發(fā)人員William Noble指出：“很明顯,，這是該領(lǐng)域的發(fā)展方向,。”
蛋白質(zhì)的復(fù)雜性遠(yuǎn)超DNA和RNA，人類基因組雖僅包含約2萬個(gè)基因,，卻能產(chǎn)生1000萬種不同的蛋白質(zhì),。傳統(tǒng)上，生物學(xué)家通過將蛋白質(zhì)分解成肽(由5到20個(gè)氨基酸組成的短片段)來識別蛋白質(zhì),，并利用質(zhì)譜儀測量這些短片段的重量,，與數(shù)據(jù)庫中已知肽的重量進(jìn)行匹配。
然而,，這種方法存在明顯局限,，質(zhì)譜法發(fā)現(xiàn)的高達(dá)70%的肽并不存在于現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫中。丹麥技術(shù)大學(xué)蛋白質(zhì)組學(xué)專家Timothy Patrick Jenkins形象地比喻道：“傳統(tǒng)蛋白質(zhì)組學(xué)有點(diǎn)像利用搜索引擎進(jìn)行搜索,。如果它不在數(shù)據(jù)庫中,，你就搜索不到它,。”
近期,，發(fā)表于《自然-機(jī)器智能》的一項(xiàng)研究引人注目，名為InstaNova的蛋白質(zhì)測序AI脫穎而出,。該款A(yù)I能夠識別傷口中的致病蛋白和海水樣本中微生物產(chǎn)生的未知蛋白,。
AI的出現(xiàn)為蛋白質(zhì)測序帶來了新的突破。它們不會費(fèi)力尋找匹配的已知肽,，而是計(jì)算所有可能由給定長度肽化學(xué)修飾產(chǎn)生的潛在肽片段的重量,，并嘗試將其組裝成全長蛋白質(zhì)。
為了提高準(zhǔn)確性,，蛋白質(zhì)測序AI在數(shù)百萬個(gè)已知肽及其組裝方式的基礎(chǔ)上進(jìn)行訓(xùn)練,，習(xí)得氨基酸鏈結(jié)合的最常見方式,。這種方法類似于大型語言模型，如ChatGPT在大量文本上訓(xùn)練以學(xué)習(xí)語法規(guī)則,，蛋白質(zhì)組學(xué)AI則習(xí)得了一種蛋白質(zhì)“語法”,，為給定的一組肽提供了最可能的序列。
2021年,，Noble和同事推出了第一個(gè)使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蛋白質(zhì)測序AI——Casanovo,，2024年發(fā)表于《自然-通訊》的論文中。Casanovo擅長識別訓(xùn)練數(shù)據(jù)中沒有的新肽序列,，尤其在識別免疫系統(tǒng)攻擊癌癥時(shí)靶向的細(xì)胞表面肽以及海水樣本中的未知蛋白質(zhì)方面表現(xiàn)出色,。
而Jenkins和同事們開發(fā)的InstaNova，則在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上引入了擴(kuò)散模型,。在與Casanovo的面對面測試中,，InstaNova與升級款I(lǐng)nstanNova+結(jié)合，在9種生物的實(shí)驗(yàn)室蛋白質(zhì)混合物中鑒定出42%的肽,。在實(shí)際應(yīng)用中,，InstaNova從感染的腿部傷口中鑒定出1225種人血白蛋白特有的肽，是傳統(tǒng)方法檢索結(jié)果的10倍,，其中254種為數(shù)據(jù)庫中沒有的新肽,。
蛋白質(zhì)測序AI的應(yīng)用領(lǐng)域遠(yuǎn)不止于此。英國劍橋大學(xué)蛋白質(zhì)組學(xué)研究員Matthew Collins正在測試幾種蛋白質(zhì)測序AI工具分析考古樣本的能力,。他指出,，大多數(shù)情況下，樣本中的蛋白質(zhì)在地下經(jīng)過漫長歲月后發(fā)生了化學(xué)變化,，或者它們來自早已滅絕的動(dòng)植物,，因此不太可能存在于傳統(tǒng)蛋白質(zhì)和肽數(shù)據(jù)庫中，而這些AI模型尤其適用于混亂環(huán)境中蛋白質(zhì)的檢測,。利用AI工具,，Collins團(tuán)隊(duì)已在尼安德特人遺址中發(fā)現(xiàn)兔子蛋白質(zhì)的特征，并在古代巴西的盆中發(fā)現(xiàn)魚類肌肉蛋白質(zhì)特征,。
隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展,，蛋白質(zhì)研究領(lǐng)域正迎來前所未有的變革。從預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)到精準(zhǔn)測序,，AI正逐步揭開蛋白質(zhì)的神秘面紗,，為生命科學(xué)的研究和應(yīng)用開辟新的道路。
(資料參考來源：中國科學(xué)報(bào))
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