科学家研发蛋白质动态结构AI建模方法

西湖大学在8日公布了一份重要研究成果，该校人工智能（AI）讲席教授李子青团队与厦门大学、德睿智药合作，共同研发出能够刻画蛋白质构象变化和预测亲和力的AI模型——ProtMD。这是首次尝试解析蛋白质动态构象的人工智能方法，并可辅助药物化学专家更加精准地筛选出高活性小分子，进而加速临床前药物研发。相关研究成果已发表在《尖端科学》期刊上。

此前，谷歌旗下公司研发的“阿尔法折叠2”已能够利用人工智能准确预测蛋白质的三维结构，对结构生物学、药物设计以及科学界整体产生深远影响。不过，“阿尔法折叠2”仅能够预测蛋白质在一个瞬间的静态结构，尚未解决蛋白质动态构象变化的预测。

而此次，李子青团队开发的AI模型能够给定药物分子和靶点蛋白，预测药物分子与生物体内靶点蛋白质结合后的变化过程，推断药物与靶标蛋白结合的稳定性，预测药物功能。这将有助于提升AI药物设计的精度和效率。在预训练环节，研究团队首先从57651个人类蛋白结构中选取数十个蛋白质结构进行分子动力学模拟，获取蛋白质的空间运动轨迹，并建立蛋白质动态构象模型。为了训练模型，研究团队要求它基于上一时刻的蛋白质构象预测下一时刻的构象，并训练模型对不同时刻蛋白质顺序的排序，以便对时序被随机打乱的蛋白质构象进行排序。实验证明，该AI模型在药物-蛋白亲和力预测任务方面的表现已超过现有最优模型。

据李子青介绍：“预测蛋白质结构动态变化，对于理解生命过程、研发新型药物都有着重要意义。尤其是在AI药物设计中，通过对药物分子与靶点蛋白结合后的动态结构变化进行预测，能够评估药物-靶点结合亲和力和药物效果，这为提高AI药物筛选准确性和效能提供了重要思路。”（记者刘园园）

来源：科技日报

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