谷歌DeepMind祭出蛋白质设计新AI，有望攻克癌症！蛋白亲和力暴增300倍

DeepMind「阿尔法」家族，再迎新贵。

谷歌开发者负责人Logan昨日的一句话，勾起了全网好奇心。

「如果你认为AI进展正在放缓，那就说明，你并没有密切关注它」。谷歌究竟有着什么大事，等着我们？

刚好今天，谷歌DeepMind祭出了AI设计蛋白的新模型——AlphaProteo，再次在AI圈里掀起海啸级地震。

它可以为不同的目标蛋白，设计新的蛋白结合剂，能够为癌症、糖尿病并发症相关的VEGF-A。

这也是，AI工具首次能够为VEGF-A，设计出成功的蛋白结合剂。

在7种靶标蛋白测试中，AlphaProteo比现有的方法，实现了3-300倍的蛋白结合亲和力。

它还大幅提升了研究效率，将实验室数年工作，压缩至几天甚至是几周之内。

AlphaProteo的意义在于，可以预防病毒感染，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。

网友们纷纷感慨道，AI+生物学又一次突破，对于挽救人类生命来说意义重大。真不知道，医疗保健在未来5-10年，会是什么样子？

在AI4Science上，谷歌DeepMind只会投入更多。

今年5月，DeepMind刚刚发布了AlphaFold 3，能够以前所未有的原子级精度，预测所有生物分子的结构和相互作用，登上Nature头版。

AF3的诞生，意味着将会开启更多变革性的科学研究，比如基因组学研究、加速药物设计、新材料开发、培育作物等等。

要知道，2020年发布的AlphaFold 2已经引起了科学界的轰动。

由于在蛋白质结构预测上取得了根本突破，全球目前有数百万研究人员使用AF2来研制疫苗、治疗癌症或设计蛋白酶。

而走出「蛋白质世界」，能够预测所有生物分子的AF3，预计会给各领域的科学发现带来更大的变革。

尽管AlphaFold系列模型已经取得了这些成就，团队领导人John Jumper还是经常被「催更」。

比如，有人希望扩展AlphaFold的预测功能，直接针对能改变蛋白质功能的修饰，让模型更好地辅助药物设计、疾病理解等领域。

虽然Jumper在采访中经常表示「很无奈、做不到」，但DeepMind显然看到了这一层需求。

最新发布的模型AlphaProteo，就是瞄准了这些领域的实际应用，旨在设计出能成功结合目标分子的蛋白质。

博客地址：https://deepmind.google/discover/blog/alphaproteo-generates-novel-proteins-for-biology-and-health-research/

从细胞生长到免疫反应，人体的每一个生物过程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，就像钥匙和锁。「锁齿」对不上，蛋白质就无法结合并发挥作用。

关于这类过程的原理和机制，AlphaFold等结构预测工具可以为我们提供很多见解，但还不能创造出新的蛋白质来直接操纵这些相互作用。

想创造出能结合目标分子的蛋白质，这项工作目前还只能交给科学家完成。

这类「蛋白质结合剂」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。

尽管机器学习方法在蛋白质设计方面取得了重大进展，但这一过程仍然繁琐且复杂，传统方法耗时费力。

不仅设计过程本身难度很大，需要多轮的广泛实验测试；结合剂被成功制造出来之后，还需要进行额外的实验来优化结合亲和力，以便能和目标蛋白结合得足够紧密、发挥作用。

而今天推出的AlphaProteo就是专门用于设计高强度蛋白质结合剂， 有助于药物发现、开发生物传感器等应用

实验发现，AlphaProteo适用于多种目标蛋白，比如与癌症和糖尿病并发症相关的VEGF-A，这是AI工具首次为VEGF-A成功设计出蛋白结合剂。

此外，在测试的其他7种目标蛋白上，相比之前的最佳方法，AlphaProteo的实验成功率更高，且蛋白质的结合亲和力有3～300倍的提升。

团队同时放出了一篇论文，详细介绍了湿实验的流程与验证结果。

论文地址：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/alphaproteo-generates-novel-proteins-for-biology-and-health-research/Protein_Design_White_Paper_2024.pdf

AlphaProteo的训练数据包括Protein Data Bank（PDB）和AlphaFold生成的超过1亿个预测结构。

通过训练，AlphaProteo学习到了蛋白质分子相互结合的方式。给定目标分子的结构以及优先结合位点，模型就能生成在相应位点结合的候选蛋白质。

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