DeepMind所开发的AlphaFold系统在世界蛋白质模型预测竞赛中排名第一
谷歌（google）旗下的人工智能团队deepmind所开发的alphafold系统日前在世界蛋白质模型预测竞赛中排名第一。蛋白质折叠模型的准确预测，对攻克人类多种疾病有重要意义。该团队开发的围棋人工智能系统alphago曾在两年前击败所有来自世界各国的人类棋王。
蛋白质折叠（protein folding）是蛋白质获得其功能性结构和构象的过程。通常蛋白质自然呈能量高效状态，但有时会出现错误。像糖尿病、帕金森氏病、老年失智（alzheimer’s disease）症等都与蛋白质出错相关。
如果科学家能从其化学成分准确预测蛋白质的三维构象，就能设计治疗各种疾病的新蛋白质，还能解决很多棘手问题，比如分解现在严重的塑料污染等。
然而要获得蛋白质三维构象犹如一个破译密码的过程，需要耗费研究者们很长的时间。这种情况下，人工智能往往是人类的好帮手。
由美国常规医学科学研究所（nigms）出资的“结构预测关键评估”大赛（casp）是一年两次的预测蛋白质折叠结构的奥林匹克赛，吸引著世界各地研究团队的参与。
在为期数月的竞赛期间，组织方每几天向参加的团队发去一些氨基酸清单，参与者从这些氨基酸预测蛋白质结构。这些“考题”是近期通过传统的方法，耗费了大量的人力物力资源才得到的蛋白质结构。
上周末在墨西哥坎昆（cancun），竞赛举办方宣布谷歌的人工智能系统alphafold在98个参与团队中积分排名第一。alphafold准确预测了43种蛋白质中25个的结构；排名第二的团队预测了其中3个。
alphafold以其先进的算法，花了两周时间破译第一个蛋白质结构，但之后每个只需数小时时间。
英国学术团队中积分最高的英国雷丁大学（university of reading）小组的领队研究员liam mcguffin说：“预测任何蛋白质折叠形状的能力很重要，对解决21世纪很多问题有重要作用，对健康、生态、环境和任何生命系统相关的问题都有影响。”
mcguffin还说，包括他们在内很多团队多年来都在研究人工智能在这个领域的使用，他认为这个领域有望在本世纪20年代征服蛋白质预测问题。
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如果科学家能从其化学成分准确预测蛋白质的三维构象，就能设计治疗各种疾病的新蛋白质，还能解决很多棘手问题，比如分解现在严重的塑料污染等。
然而要获得蛋白质三维构象犹如一个破译密码的过程，需要耗费研究者们很长的时间。这种情况下，人工智能往往是人类的好帮手。
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英国学术团队中积分最高的英国雷丁大学（university of reading）小组的领队研究员liam mcguffin说：“预测任何蛋白质折叠形状的能力很重要，对解决21世纪很多问题有重要作用，对健康、生态、环境和任何生命系统相关的问题都有影响。”
mcguffin还说，包括他们在内很多团队多年来都在研究人工智能在这个领域的使用，他认为这个领域有望在本世纪20年代征服蛋白质预测问题。
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