困擾科學家近50年的蛋白質折疊難題

蛋白質是生命的物質基礎，是組成人體一切細胞、組織的重要成分。無論是肌肉收縮、眼睛感光，還是消化食物等，人類的生命活動無時無刻都需要蛋白質的參與。

而蛋白質之所以功能豐富，很大程度得益于其獨特的空間結構。可以說，想要更了解人本身，就需要破譯每個蛋白質的復雜結構。然而，蛋白質中的長鏈氨基酸扭曲、折疊并交織成復雜的三維結構，為結構破譯設下層層關卡，這才有困擾了科學家近50年的“蛋白質折疊難題”。

AI賦能蛋白質計算

隨著科技革命和產業轉型浪潮的推進，人工智能賦能科學研究的趨勢勢不可擋，蛋白質科學首當其沖。借助AI顛覆蛋白質結構預測，使分子生物學家從基于蛋白質氨基酸序列研究轉變為用預測的結構分析蛋白質功能，影響了整個生物科學的研究范式。

最典型的就是人盡皆知的AlphaFold。DeepMind 宣布，人們首次發現了一種通過計算來預測蛋白質結構的方法。即使在不知道相似結構的情況下，AI 也可以在原子層面上精確預測蛋白質的結構，使得不可能變為可能。

DeepMind表示，AlphaFold 可以周期性地以原子精度預測蛋白質結構，利用多序列對齊和深度學習算法設計，結合關于蛋白質結構的物理和生物學知識提升預測效果。其突破性的研究成果廣泛應用在生命學科各分支，是對結構生物學領域的一個顛覆性突破。

AI模型+曙光算力服務，蛋白質功能預測與設計未來可期

擴展來看，不只是對蛋白質結構預測的變革，AI 對整個科研領域還有大量的潛力等待挖掘，如 AI + 數學、AI + 化學、AI + 醫藥等，這些應用將幫助科研人員探索引發某些疾病的機制，并為設計藥物、農作物增產研發鋪平道路。

曙光智算作為智能計算時代的算力服務商，在“AI+Science”等領域持續深耕，已沉淀大量前沿實踐經驗，實現了對開發環境的快速部署。針對開發流程，對運算資源按照訓練任務進行分割和分發，并額外支持容器鏡像管理、權限管理、交互界面圖形化等功能，以幫助用戶更快速地介入人工智能領域，聚焦實際算法的優化和迭代，促進人工智能技術的快速落地。

審核編輯：湯梓紅