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蛋白質(zhì)一直難以建模，尤其是人們想要“反向操作”——將所需的功能轉(zhuǎn)化為蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，更是一個高難度挑戰(zhàn)。

美國麻省理工學(xué)院團(tuán)隊8月宣布將注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，以更好地理解和設(shè)計蛋白質(zhì)。該方法將幾何深度學(xué)習(xí)與語言模型的兩種優(yōu)勢結(jié)合起來，不僅可預(yù)測現(xiàn)有蛋白質(zhì)特性，還可設(shè)想自然界尚未設(shè)計出的新蛋白質(zhì)。此次新模型通過對基本原理建模，將大自然發(fā)明的一切作為基礎(chǔ)，重新組合了這些自然構(gòu)建塊。團(tuán)隊在訓(xùn)練模型時，根據(jù)不同蛋白質(zhì)的功能來預(yù)測它們的序列、溶解度和氨基酸組成部分。然后，在收到新蛋白質(zhì)功能的初始參數(shù)后，模型發(fā)揮出創(chuàng)造力并生成了全新的結(jié)構(gòu)。

無獨有偶，“深度思維”公司也在今年公布了新一代“阿爾法折疊”，其不僅準(zhǔn)確性顯著提高，預(yù)測范圍還從蛋白質(zhì)擴(kuò)展到其他生物分子，包括配體。該模型已可預(yù)測蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫（PDB）中的幾乎所有分子，精度則可達(dá)到原子級。