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          哈佛醫學院開發AI算法:讓蛋白質的重要研究提速百萬倍

          教育裝備采購網 2019-04-19 11:12 圍觀932次

            哈佛大學的研究人員發現,在對計算機進行訓練之后,可以弄清某些重要的蛋白質是如何發揮作用的。 幾十年來,蛋白質的折疊過程,一直是一個相當著名的計算難題 —— 你該如何確定 DNA 定義的這些大分子的確切結構?好消息是,在人工智能(AI)技術的加持下,這項工作將變得更加輕松、并且能夠讓我們更快地找到答案。

            借助最新的機器學習技術,哈佛醫學院生物學家 Mohammed AlQuraishi 對易于理解的蛋白質的結構模式進行了理解,然后再讓 AI 去分析其它蛋白質的特性。

            雖然結果的精度還無法運用到新藥發現領域,但其計算蛋白質折疊等應用的速度,卻比傳統計算方案提升了 100 萬倍。顯然,這是一項足以改進其它建模技術的進展。

            具體說來是,AlQuraishi 開發了一種 AI 技術,來預測被稱作蛋白質的生物分子的重要形成。隨著模型的改進,多彩的預測、會逐漸接近灰色的實際蛋白質結構。

            在周三的一份聲明中,AlQuraishi 表示 —— 我們有一個探索蛋白質折疊的全新愿景,但現在只是剛剛割開了它的表面。

            迄今為止的人工智能,最常提到的就是模仿人腦的“神經網絡技術”,其已徹底改變了從語音命令、面部識別、到軟件調試等方方面面。

            對于在地球上的生物來說,DNA 鏈所包含的將氨基酸重組為蛋白質的過程(緊密折疊成束),已被證明對細胞的功能有著至關重要的作用。

            然而對于更大的蛋白質來說,想要確切地在計算機內部模擬這樣的事情,顯然是難以理解的。好消息是,得益于 AlQuraishi 等人的 AI 解決方案,未來我們甚至可以設計出特定用途的新型蛋白質。

            有關這項研究的詳情,已經發表在周三出版的《細胞系統》( Cell Systems )期刊上。

          來源:極客網 責任編輯:張肖 我要投稿
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