蛋白質結構問題是生物科學領域過去半個世紀一直面臨的重大挑戰。
Alphabet 旗下的人工智慧公司 DeepMind 近日宣布：他們開發的軟體 AlphaFold 已經確定可以解決困擾科學家超過 50 年的蛋白質折疊挑戰問題。這套 AI 能夠準確預測蛋白質在未來幾天內會摺疊成什麼樣的結構，未來有機會能夠更順利研究疾病和藥物研發。
Alphabet 字母控股，是Google的母公司，旗下的子公司還包括 Access，Calico 等，其中最主要的還是Google這個全球最大的搜尋引擎。Google 2014年以 6 億美元的價格收購了DeepMind。該公司以圍棋人工智慧 AlphaGo而聞名。不過該公司一直表示，希望能在科學領域發揮更大的影響力。
為什麼要預測蛋白質折疊？
每顆細胞內都有成千上萬種不同的蛋白質，不同蛋白質都有不同的功能，幾乎所有疾病：例如癌症和老年痴呆症都和蛋白質折疊錯誤有關。而體內所有的結構與作用亦然，例如：膠原蛋白與免疫蛋白的成分都是蛋白質，但折疊的過程與形狀不同，就會有全然不同的功能與作用。
因此，若能預測蛋白質如何折疊，就能提前預知決定蛋白質的性質與功能，進而先一步診斷治療那些由錯誤折疊蛋白質所引起的疾病，如阿茲海默症、帕金森氏症等。
一位歐洲生物信息學教授珍妮特．桑頓（Dame Janet Thornton）曾表示：「蛋白質的結構非常美麗且華麗。準確的預測蛋白質折疊是非常非常困難的任務，也是科學界多年來的大麻煩。」
預測精準度極高，為未來疾病治療展開新進展
目前 AlphaFold 已經通過實測，讓 AI 在短短幾天內以極高的準確度找出蛋白質的結構，這項功能可能在接下來能讓人類對疾病有更進一步的理解、也對如何更有效的治療疾病以及藥物開發等領域有重大飛躍進展。
過往人們若想進行蛋白質折疊實驗，需要極大規模的數據以及運算能力，甚至需要耗費數年時間，在時間成本與計算成本等各方面都非常高昂，而此次 DeepMind 使用的方法是「注意力機制神經網系統（Attention-based neural network system）」。它能夠根據其過往的折疊紀錄不斷完善其可能的蛋白質折疊結果的預測，進而提供高度準確的預測。
DeepMind 早在 2018 年就參加了「結構預測關鍵評估」組織（CASP）的蛋白質折疊預測比賽拿下第一，AlphaFold 負責人約翰．姜普（John Jumper）當時表示：若想做出「真正具有生物學相關性，或在實驗上有競爭力」的結果，還有一段距離。
在今年的 CASP 競賽中，大會甚至擔心 DeepMind 會作弊，還提出了一項特殊挑戰：分析一種來自古細菌群的膜蛋白，AlphaFold 解析出了一個蛋白質的結構圖。與該蛋白質照射半小時 X 射線後結構幾乎相符，震驚了所有業界人士。
AlphaFold 團隊也表示，通過此系統來確定蛋白質的形狀，與更其他昂貴且耗時的實驗室方法相比，獲得結果的準確程度不相上下。
（本文供合作夥伴轉載，參考資料：TechCrunch、cnBeta）
