解锁蛋白质结合剂设计，谷歌DeepMind推出首个蛋白质生成模型

最近，谷歌旗下人工智能公司DeepMind 推出了一款全新的大模型AlphaProteo。这是其Alpha模型家族中首个用于设计新型高强度蛋白质粘合剂的人工智能工具，可作为生物和健康研究的基础。据悉，这一模型或将加速人类对生物过程的理解，帮助发现新药、开发生物传感器等。

人体的每一个生物过程，从细胞生长到免疫反应，都依赖于蛋白质的之间的相互作用。蛋白质的结合具有一个重要性质——特异性。也就是说，如果无法配对，蛋白质就无法结合并发挥作用。所以，蛋白质结合剂的出现，可以加速许多领域研究的进展，包括药物开发、细胞和组织成像、疾病理解和诊断，甚至是提升作物抗虫性。

因此，AlphaProteo的意义主要为预防病毒感染，设计抗癌，等各种治愈疾病的药物。通过蛋白结合剂紧密附着在“病毒”“癌细胞”上，阻止它们之间的信号传递，扰乱其功能，最终走向死亡。

同时，AlphaProteo可以为多种目标蛋白生成新的蛋白结合体，包括与癌症和糖尿病并发症有关的血管内皮生长因子A。可以说，这是人工智能工具首次成功设计出血管内皮生长因子A的蛋白质粘合剂。

据了解，在测试的七种目标蛋白质上，AlphaProteo 还实现了更高的实验成功率，其结合亲和力是现有最佳方法的3到300倍。

谈到蛋白质，不得不提DeepMind另一产品——AlphaFold，其是基于深度神经网络蛋白质形态预测方法。尤其是2020年发布的AlphaFold 2受到了科学家的极大欢迎。目前，全球有数百万研究人员使用其来研制疫苗、治疗癌症或设计蛋白酶。

今年5月8日，DeepMind与同属谷歌的“亲兄弟”人工智能药物公司Isomorphic Labs共同公布了一种采用神经网络架构的生成式AI模型——AlphaFold3，这一发现建立在DeepMind开发的、预测蛋白质结构的AlphaFold2的工作基础之上，相关研究成果发表在Nature杂志上。所以，AlphaFold3的问世意味着将对更多变革性的科学研究起到推动作用，包括基因组学研究、加速药物设计、新材料开发、培育作物等等。此次AlphaProteo则将是更更近了一半。

从更层次来说，人工智能技术及AI大模型的兴起，也推动了AI for Science的进步和发展，让越来越多领域和专业学者开始使用大模型工具或系统，以提升科研的效率，并取得更好的结果。