人工智能助力开源新算法，推进产业应用中的蛋白质设计需求

近日，分子之心许锦波团队推出一种全新的AI蛋白质侧链预测算法“AttnPacker”，该算法在速度、内存效率和整体精度方面取得大幅提升，是目前已知的最优侧链结构预测算法，也是全球首创的可同时进行侧链预测和蛋白质序列设计的AI算法。相关论文已在国际权威学术刊物 《美国科学院院刊》上发表。

蛋白质由数个氨基酸折叠而成，其结构分为主链和侧链。蛋白质结构和功能的形成，很大程度上取决于侧链原子间的相互作用，因此，精准的蛋白质侧链预测（PSCP）是解决蛋白质结构预测和蛋白质设计难题的关键一环。应用到药物设计领域，科学家们便能更快、更准确地找到适合药物与受体的结合点位，甚至根据需要优化或设计结合点位；在酶优化领域，科学家们可以通过对蛋白质序列的优化改造，让多个侧链参与催化反应，实现更高效、特异性更高的催化效果。

许锦波教授从2003年开始研究蛋白质侧链结构预测问题，是该领域研究时间最长的科学家之一。他早期开发的侧链结构预测算法相关论文多次被国际计算分子生物学顶会RECOMB、美国计算机协会(ACM)官方刊物《Journal of the ACM》等学术会议和学术刊物发表。

此次许锦波团队创新性地开发出AttnPacker——一种全新的、端到端的预测蛋白质侧链坐标的深度学习方法，它联合模拟了侧链相互作用，直接预测的侧链结构在物理上更可行，具有更少的原子碰撞和更理想的键长和角度。“AttnPacker的预测效果好、效率高，且更加易用，这些优势有利于对于它被科研和工业领域广泛使用。”许锦波教授表示。

“我们将基于AI持续探索更精准、更高效的蛋白质预测、设计算法。”许锦波表示，希望AttnPacker等算法能够进一步推进解决产业应用中的蛋白质设计需求。

作者：张晓鸣

编辑：王宛艺

责任编辑：顾一琼

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