擴展AlphaFold應用 谷歌母公司成立AI驅動藥物發現公司

2021年11月4日，谷歌的母公司Alphabet宣布在英國成立一家名為“Isomorphic Labs”的公司。該公司將在倫敦人工智能實驗室DeepMind成功預測蛋白結構的研究基礎上發展，旨在將智能AI的深度學習方法應用于藥物發現。

研發新藥是一個漫長的、需要反復試驗的復雜過程，而Alphabet相信人工智能可以加快這一進程。DeepMind在去年11月，成功通過其深度學習模型AlphaFold人工智能系統，精確地基于氨基酸序列，預測了蛋白質的3D結構。其準確性可以與使用冷凍電子顯微鏡（CryoEM）、核磁共振或X射線晶體學等實驗技術解析的3D結構相媲美。

DeepMind的研究人員把折疊好的蛋白質設想成一幅具有3D結構的“空間圖畫”（spatial graph），而氨基酸則是這副“空間圖畫”中節點和線條。基于神經網絡系統，他們設計了AlphaFold系統來解析這一空間圖畫的結構。它使用了進化相關的氨基酸序列，多序列對比（multiple sequence alignment, MSA）以及對氨基酸對（amino acid pairs）的評估來優化“空間圖畫“的描繪。研究人員還使用龐大的蛋白數據庫對AlphaFold進行訓練。通過不斷地迭代，AlphaFold系統學習到了基于氨基酸序列，精確預測蛋白結構的能力。

▲AlphaFold的神經網絡模型構架（圖片來源：DeepMind Blog）

在約8個月后，Alphabet發布這一AI系統預測的蛋白結構數據庫（AlphaFold Protein Structure Database），放大了這些發現的影響。該數據庫包含超過35萬個預測的蛋白質結構，覆蓋包括98.5%的人類蛋白，以及20種生物學研究中常用模式生物（大腸桿菌、果蠅、斑馬魚、小鼠…），免費提供給全球的科研人員開放使用。歐洲生物信息研究所主任Ewan Birney博士將它稱之為人類基因組圖譜發布以來最重要的數據庫之一。

“你可以把它（Isomorphic Labs）看作是DeepMind的一家姊妹公司。”DeepMind公司首席執行官 Demis Hassabis先生表示，“我們將專注于構建基本生物過程的模型，使用計算機來預測藥物將如何表現，蛋白質相互作用、新型小分子設計、結合親和力和毒性分析都是預測模型的潛在目標。”