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作者｜郑松毅
谷歌再放大招！现在看来，AI获诺贝尔奖的可能性似乎越来越大了。
9月6日，谷歌DeepMind 向外界展示出其最新AlphaProteo AI模型，专门用来设计新型蛋白质结合剂，又把药物设计等方面的发展使劲向前推了一步。
在生命科学研究领域，谷歌DeepMind 近些年可谓是没少出力，此前发布的AlphaFold 蛋白质结构预测工具受到圈子里大佬们的广泛关注。
中国科学院院士颜宁、西湖大学校长施一公等一众业界大佬接连为其竖起大拇指，称“AI发展速度超乎想象，做到了以前做梦都不敢想的事。”
但谷歌DeepMind似乎并不满足于当下取得的成绩，而是选择继续挖掘AI工具功能缺陷，并持续研发弥补不足。
在最新的AlphaProteo介绍中，谷歌DeepMind 指出，“像AlphaFold这样的蛋白质结构预测工具，可以让我们深入了解蛋白质如何相互作用以发挥其功能，但这些工具无法创建新的蛋白质来直接操纵这些相互作用，AlphaProteo弥补了这一点。”
何为“蛋白质结合剂”？
相信很多人会问创建新的“蛋白质结合剂”有什么用？
用谷歌的话说，“从细胞生长到免疫反应，人体内的每一个生物过程都依赖于蛋白质分子的相互作用。就像钥匙开锁一样，一种蛋白质可以与另一种蛋白质结合，帮助调节关键的细胞过程。”
换句话说，就是创建一种直接能与特定蛋白质结合的分子或物质，从而影响药物的靶向治疗效果，以及调节免疫反应等。
例如，“结合剂”可以影响药物在体内的分布，使其更容易进入特定的身体组织，如肿瘤组织，从而实现靶向治疗。
另外，一些“结合剂”可激活免疫细胞，增强其对抗病原体或肿瘤的能力。
听起来是不是瞬间感觉对“蛋白质结合剂”的探索很有价值？
但在AI出现前，用传统方法去寻找有效的“蛋白质结合剂”并非易事，需要大量的实验室工作，对人力和财力形成双重考验。
如今，AlphaProteo的登场为实验室照进了一束希望之光。
除了以上提到的应用价值外，AlphaProteo通过更深入地了解分子之间作用，从而进一步加速人类对生物过程的理解。
“实践见真章”
话说回来，AlphaProteo究竟是如何“炼”成的，又是如何工作的呢？
据介绍，AlphaProteo从蛋白质数据库（PDB）搜刮到海量蛋白质数据，并结合AlphaFold 中1亿多条预测结构数据进行全方位训练，让AI充分学习分子之间复杂的结合方式。
训练完成后，AlphaProteo会根据给定目标分子的结构，及该分子上的首选结合位置，生成一个新的候选蛋白质，该蛋白质随后在预选位置与目标分子进行结合，从而发挥作用。
都说“实践见真章”，AlphaProteo直接用行动证明了一波实力。
在测试中，它一口气为7种不同的蛋白质成功设计出了“结合剂”，其中包括2种与感染有关的病毒蛋白，以及5种与癌症、炎症、及自身免疫疾病有关的蛋白。
值得一提的是， 在测试中，AlphaProteo成功为癌症和糖尿病并发症相关的VEGF-A靶蛋白生成新的蛋白结合剂，这也是AI工具首次取得该成绩。
谷歌DeepMind表示，“AlphaProteo在测试中实现了较高的成功率和比现有最佳方法高3到300倍的结合亲和力。”
但研究团队同时声明，“当前AlphaProteo功能仍存局限性，比如暂未成功为一种与类风湿性关节炎等自身免疫性疾病相关的蛋白质设计结合剂，下一步将继续改进和扩展AlphaProteo功能。”
“实现强结合只是有效应用蛋白质的第一步，在研究和开发过程中还有很多生物工程问题需要克服。”
虽然AlphaProteo目前只是小露锋芒，网友们却已按耐不住激动的心情了。
有网友直言自己被糖尿病困扰多年，强烈希望AlphaProteo能早日为自己和广大病友找到“解药”。
名为John的网友评论道，“癌症和传染病与人类生命健康密切相关，希望在AlphaProteo的帮助下能及时找到治愈方法。”
另有业内人士更关心AlphaProteo的开放策略，包括该AI工具将面向哪些用户开放使用，以及是否会有开源代码放出等。目的是希望让更多研究者参与进来，共同推动技术向前发展。
“破解智能，用它让世界变得更好”，谷歌DeepMind是这句口号的践行者，也让越来越多的人对其下一代AI作品抱有期待。
