Deepmind利用AI建立更精确蛋白质模型, 开创药物研发新纪元
去年 12 月,在墨西哥里维埃拉玛雅举行的 CASP13 会议上,DeepMind 击败了经验丰富的生物学家,预测蛋白质的形状,这是疾病的基本组成部分。它具有着重要的意义:能够准确模拟蛋白质结构的工具可以加速新药的开发。比宇宙中的原子有更多可能的蛋白质形状,使得预测成为计算的艰巨任务。DeepMind 的胜利指向该技术在制药业务中最昂贵且容易出故障的部分之一的实际应用。计算化学副总裁 Juan Alvarez 表示,机器学习方法「对药物发现至关重要」。这家大型制药商正在开发人工智能工具,帮助化学家加快制造化学品的繁琐过程,阻止异常蛋白质。人工智能可以用于扫描数百万个高分辨率的细胞图像 - 比人类自己处理的图像更多。2019 上半年,谷歌的人工智能研究人员推出了一个神经网络,可以预测蛋白质从其氨基酸序列中的功能,这可以帮助生物学家了解新发现的蛋白质的作用。