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人工智慧已經發展到諾獎級別

2021/02/02

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  人工智慧(AI)已經踏入了諾貝爾獎領域。最近誕生了一項讓人産生這種感覺的研究成果。據稱,美國Alphabet(谷歌母公司)旗下的英國DeepMind公司開發出了可解決困擾人類長達半世紀的生物學難題的AI技術。其中隱含著對藥物研發等帶來革新的可能性。

   

  入選2020年科研十大成果

    

  擁有全球權威的美國《科學》雜誌每年年底都會公佈科學研究的十大成果。當選為2020年成果之一的技術是DeepMind公司的AI。《科學》雜誌對這項技術充滿期待稱,「有助於查明疾病原理和開發相關藥物,以及研發抗乾旱的植物和價格低廉的生物燃料」。

   

  名為AlphaFold的AI能以高精度預測蛋白質的立體結構。蛋白質給人的最大印象是一種營養物質,其種類和作用多種多樣。蛋白質支撐著基本的生命活動,比如用眼睛感知光、讓肌肉運動、把食物變成能量等。

    

  蛋白質由20種氨基酸呈念珠狀連接形成。其功能被形狀所左右,調查蛋白質複雜立體結構的研究一直都很盛行。雖然使用X光和電子顯微鏡等進行研究,但仍需要花費幾個月以上的時間,而且費用巨大。

    

以高精度預測蛋白質的立體構造(圖片來源於DeepMind的網站)

   

  AlphaFold可在短時間內根據一維氨基酸排列方式預測出蛋白質的立體結構。根據DNA信息,較為輕鬆地獲知氨基酸排列。據説還可以在幾天內推導出蛋白質結構。

    

  證明其實力的是2020年舉辦的「CASP」(蛋白質結構預測)競賽。AlphaFold顯示出了毫不遜色於X光分析技術等的精度,引起震驚。電腦預測以前就很盛行,但從未達到過如此高的性能。美國馬里蘭大學教授約翰·莫爾特讚嘆稱,「這是非常特別的瞬間」。

   

  「為生物學領域50年來的難題提供了解決方案」。DeepMind為11月公開的博文加上了這樣的標題。1972年的諾貝爾化學獎得主美國人克里斯琴·伯默爾·安芬森(Christian Boehmer Anfinsen)提出了「蛋白質的立體結構應取決於氨基酸的排列」理論,DeepMind公司自豪地表示此次的AI揭開了自那以來的謎題。

   

  氨基酸構成的立體結構理論上有無數個,並且非常複雜,如果逐一探索,需要的時間比宇宙年齡(約140億年)還要長。而DeepMind使用已知的17萬個蛋白質的構造等作為學習數據,利用最尖端AI技術取得了驚人的成果。

     

  DeepMind公司憑藉圍棋AI「AlphaGo」聞名世界。2016年,AlphaGo戰勝了世界圍棋冠軍,讓人意識到AI取得了突飛猛進的發展。DeepMind的首席執行官(CEO)Demis Hassabis入圍了美國《時代週刊》評選的全球最具影響力100人。

    

  在開發AlphaFold過程中起主導作用的是研究蛋白質工作原理等、在美國芝加哥大學獲得了化學博士稱號的John Jumper。在東京大學松尾豐教授指導下研究AI的今井翔太認為,AlphaFold之所以性能出色,是因為不僅學習了AI,還學習了化學等領域的專業知識。

         

  還被應用於研究新冠病毒

    

  AlphaFold有望應用的領域是新藥開發。藥物主要靠與疾病有的關蛋白質結合來發揮作用。如果把藥物與標靶蛋白質比作鑰匙與鎖孔的關係,那麼迅速掌握蛋白質的立體結構將有助於開發新藥。

    

  在預測新冠病毒的蛋白質結構方面,AlphaFold也有很高的準確度。日本東海大學先進生命科學研究所所長平山令明考慮到罕見疾病等,表示「以前無從下手的藥物開發也得以開展」,對未來的發展充滿期待。

    

  但AlphaFold並不是萬能的。其可預測結構的對象有限,闡明蛋白質功能和工作原理還有很長的路要走。即便如此,研究人員仍對AlphaFold高度關注,表示「有利於整個生物學的進步」(日本東北大學兼日本學術振興會特別研究員中村司)。

   

  AlphaFold能否給人類帶來普惠,成為諾貝爾獎級別的技術?今後還要看它的真正價值。

    

  日本經濟新聞(中文版:日經中文網)  生川曉、Slevin大浜華

    

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