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    對話復旦復雜體系多尺度研究院院長:蛋白質結構預測為何突破

    對話復旦復雜體系多尺度研究院院長:蛋白質結構預測為何突破

    時間:2021-11-02 來源:澎湃新聞

      

    “蛋白質結構預測不是一個新的領域,學術界已經做了50多年了,一直沒有突破性成果,為什么谷歌旗下的DeepMind公司做到了?”10月31日,在世界頂尖科學家生命科學3.0與交叉研究論壇期間,復旦大學復雜體系多尺度研究院院長在接受澎湃新聞(www.thepaper.cn)記者采訪時表示,對這一問題的思考對我們非常有啟發意義。馬劍鵬曾在哈佛大學師從2013年諾貝爾化學獎獲得者Martin Karplus 教授及 1976年諾貝爾化學獎獲得者William Lipscomb 教授進行博士后研究。2000年起加入世界著名的美國貝勒(Baylor)醫學院和萊斯(Rice)大學任職,為終身教授。

    2018年起,馬劍鵬加盟復旦大學,作為上海市高峰人才引進團隊的核心成員,和諾貝爾化學獎得主邁克爾·萊維特(Michael Levitt)教授一起建設復雜體系多尺度研究院,并擔任該研究院院長。因在計算生物學和結構生物學領域的重要貢獻,馬劍鵬于2004年獲Norman Hackerman化學研究獎。

    蛋白質是生命的物質基礎,每個蛋白質的氨基酸鏈扭曲、折疊、纏繞成復雜的結構??茖W界采用了多種技術手段破解這種結構,通常需要花很長的時間,甚至難以完成。近幾年最熱的就是冷凍電鏡技術,該技術也于2017年獲得諾貝爾化學獎。

    然而,截至目前,約有10萬個蛋白質的結構已經用實驗方法得到了解析,但這在已經測序的數10億計的蛋白質中只占了很小一部分。能否根據已知的氨基酸序列直接預測出蛋白質結構?50多年前開始,科學家們就在為此努力。

    曾經開發出Alphago、戰勝人類頂尖棋手的DeepMind團隊在近兩年獲得了重大進展。2020年12月1日,DeepMind團隊在兩年一度的權威蛋白質結構預測評估競賽(CASP)中用AlphaFold2擊敗其他參賽團隊。預測的大部分結構達到了空前的準確度,不僅與實驗方法不相上下,還遠超解析新蛋白質結構的其他方法。

    “我認為這件事情對我們國家是非常有啟發意義的。有些工作一定要集中優勢兵力共同作戰,也可以說是科學問題工程化,AlphaFold是非常典型的例子之一,當然也有一些問題需要靠科學家個人去發揮他們的創造性?!瘪R劍鵬對澎湃新聞記者談到,雖然AlphaFold在蛋白質結構預測方面做出了巨大的進步,“但往前走還是有很長的距離,所以我們還得趕超?!?/p>

    除了近年來技術的進步外,馬劍鵬尤其強調資源的集中,“DeepMind是谷歌旗下的公司,作為一家公司,他們在這件事情上投了很多錢,如果你光看這件事情或許是虧錢的,但是公司的好處就是可以組織一個很大的團隊去做一件事情。學術界雖然有所謂的很多人在從事這方面研究,但其實大多都處于競爭狀態?!彼a充說,公司的資源并不一定比學術界多,但的確比學術界集中,所以他們真的把這件事情做成了。

    另外值得一提的是,北京時間7月15日,DeepMind團隊在頂級學術期刊《自然》(Nature)在線發表了一篇題為“Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold”的論文,全面詳述了2020年底造成轟動的模型,并首次對外分享開源代碼。

    “有人在說AlphaFold開源了,我們國家不用搞了,這是大錯特錯?!瘪R劍鵬解釋,“第一,他們所謂的開源只是表層結構開源了,底層技術沒有開源。第二,你把它拿來你只能做他們的東西,你沒有辦法提高,就像航空發動機你買來可以,你能往前在進一步嗎?不可能?!?/p>

    他甚至認為,對于國家來說,這是核心卡脖子技術之一?!拔覀儽仨殢暮诵乃惴ǖ鹊讓蛹夹g做起,這也是我們現在重中之重的工作?!睋榻B,復旦大學復雜體系多尺度研究院在蛋白質結構預測領域近期也取得突破,其自主研發的opus-fold軟件在蛋白質側鏈結構的預測精度上,超越了DeepMind的AlphaFold2,相關論文目前處于審稿階段。

    “研究院剛成立的時候還不是全部集中在計算生物學,但現在比重調過來了。我覺得現在計算生物學的勢頭很強,而且這也是我們的強項。在全國的高校中有很多人做冷凍電鏡研究,我們不是唯一的一家,但是算法是我們最大的強項?!瘪R劍鵬表示。


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    點擊次數:  更新時間:2022/7/6 14:27:36
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