分子之心创始人许锦波：AI 蛋白质设计最新进展
1 月 11 日，在机器之心 AI 科技年会上，分子之心创始人、美国芝加哥丰田计算技术研究所终身教授、清华大学智能产业研究院（AIR）卓越访问教授许锦波发表主题演讲《AI 蛋白质设计最新进展》，在演讲中，他介绍了蛋白质结构预测与蛋白质设计，他表示 AI 蛋白质结构预测只是一个开始，分享了分子之心开发的 AI 蛋白优化和设计平台—— MoleculeOS，以及在蛋白质侧链、抗体抗原复合物结构预测的最新研究成果。「人工智能颠覆了蛋白质结构预测，并正在改变蛋白质优化设计。」
以下为许锦波在机器之心 AI 科技年会上的演讲内容，ScienceAI 进行了不改变原意的编辑、整理：
蛋白质与蛋白质结构预测
首先，我简单介绍一下蛋白质。蛋白质是一个非常大的分子，由 20 种氨基酸通过化学键串联在一起。在这里看一下蛋白质的分子式。这是一个很小的蛋白质，只有 8 个氨基酸。每个氨基酸都是由很多原子构成的，它有主链的原子，也有侧链的原子。自然界有 20 种氨基酸，它们的主链原子构成都是一样的，只是在侧链原子构成上不一样。有些氨基酸有很多侧链原子，有些氨基酸几乎没有侧链原子。这些原子在细胞里面相互作用，最后形成一个稳定的状态。
AI 蛋白质结构预测，这只是一个开始
所以，另一种思路，就是我们利用计算的方法把蛋白质结构预测出来。现在，我们有高通量测序，可以很容易得到蛋白质的氨基酸序列。所以，假设我们有了蛋白质的氨基酸序列，能不能利用计算的方法把蛋白质的所有原子的三维坐标给计算出来，也就是蛋白结构预测。当然，这个问题是个很难的问题，已经研究了五六十年，一直没有很好的结果。直到最近几年，通过使用人工智能的方法，我们在蛋白质结构预测方面取得了很大的突破。人工智能预测蛋白质结构，在 2020 年和 2021 年都被《科学》杂志评为十大科学突破。去年 2022 年也入选了《麻省理工科技评论》的十大突破性技术。
从这里可以看出，蛋白质结构预测是个很难的问题，本身也是非常重要的问题，所以受到学术界的高度关注。AI 预测蛋白质结构取得了很大成功，但这只是一个开始，也只是用 AI 去研究蛋白质的一个开始。AI 蛋白质结构预测改变了分子生物学家的研究范式。以前大家都是基于蛋白质的氨基酸序列来研究一个蛋白质结构，但现在我们可以很容易地预测蛋白质结构。所以很多分子生物学家现在都可以基于蛋白质结构去研究蛋白质的功能。从另外一个角度，AI 预测蛋白质结构的成功，其实也证明了 AI 对蛋白质分子的研究是非常有效的。
AlphaFold2（AF2）可以把单一蛋白结构预测得很好，也有做得不是很好的地方，比如预测两个或多个蛋白质形成的复合物结构。虽然 AF2 在目前的方法里算是不错的，但是它的成功率还是远远不能让你满意的。特别是在一个非常重要的应用——抗体抗原相互作用预测方面，AF2 结果还是不那么好。当然也有很多 AF2 本身是不能做的，比如 AF2 没办法对蛋白质进行优化和重头设计，也没法预测单点突变对蛋白质结构和功能的影响。另外，AF2 可以预测蛋白质与蛋白质的相互作用，但是它没办法预测蛋白质和其他分子（小分子、DNA 和 RNA）的相互作用。
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