在被问及研究为什么研究蛋白质结构时,北京分子之心的首席科学家许锦波这样回答:
如果说DNA是生命的蓝图,蛋白质就是蓝图的执行者。细胞的生长、分裂、运动、交流、运输营养物质等等,都由蛋白质来完成。
怎么看到蛋白质结构?很可惜,肉眼无法看见。蛋白质的直径大约只有几十纳米,是头发丝的八千分之一,就连普通光学显微镜也观测不到。在实验室里,目前应用的最多的还是X射线晶体衍射和核磁共振,来直接测定蛋白质的结构。但这些传统方法有其局限性,耗时长且费用高。
有没有更好的办法?二十多年前,许锦波也在想这个问题。
许锦波最初的学术背景并非是生物学,而是计算机。“我是在中科院计算所读的说是,当时研究网络和分布式系统,还有计算机安全。后来出了国,大概一年半后,开始转向做计算生物学。”
至于为什么转型,许锦波的回答是――因为蛋白质结构问题重要,而且很难。“很多病都和蛋白质有关,就需要知道蛋白质长什么样,这样才能针对蛋白质设计靶点药物。工业中,也用到蛋白质,比如催化酶。”
将计算机技术和生物学结合,去预测蛋白质结构,其实早有人在尝试。“过去都是基于物理学,或者统计学的方法做预测,但一直进展很慢,而且预测一个非常小的蛋白质,就需要非常大的计算资源,可能要用到超级计算机。”
2012年,当深度学习在图像识别领域展现出惊人的效果,许锦波开始用AI做蛋白质预测。“我是第一个成功把AI用在蛋白质预测上的,以前也有人做,但效率跟传统办法差不多,而我们的算法可以大幅提高蛋白质结构预测性能。”
许锦波的算法,和传统算法有何不同?研发过程中,他的团队遇见了哪些挑战?AI预测蛋白质结构,有哪些优势,又面临什么问题?
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