我科學家首創蛋白質動態結構AI建模方法

zheshidiyigechangshijiexidanbaizhidongtaigouxiangderengongzhinengfangfa
，kefuzhuyaowuhuaxuezhuanjiagengjiajingzhundishaixuanchugaohuoxingxiaofenzi，congerjiasulinchuangqianyaowuyanfa。xiangguanyanjiuchengguofabiaozai《尖端科學》期刊。

李子青介紹
，此前穀歌旗下公司研發的“阿爾法折疊2”能夠利用人工智能準確預測蛋白質的三維結構
，對結構生物學、藥物設計乃至整個科學界都產生了巨大影響。但“阿爾法折疊2”隻能預測蛋白質在一個瞬間的靜態結構，尚未解決蛋白質結構動態變化的預測。

李子青團隊此次開發的AI模型，給定藥物分子和靶點蛋白，可預測藥物分子與生物體內靶點蛋白質結合（柔性對接）後蛋白質結構的變化過程，推斷藥物與靶標蛋白結合的穩定性，預測藥物功能

，從而提升AI藥物設計的精度和效率。

研究團隊首先從57651gerenleidanbaijiegouzhongxuanqujuyoudaibiaoxingdeshushigedanbaizhijiegouduiqijinxingfenzidonglixuemoni，huoqudanbaizhidekongjianyundongguiji，jianlidanbaizhidongtaigouxiangdemoxing。zaiyuxunlianhuanjie
，yanjiutuanduiyaoqiumoxingnenggoujiyushangyishikededanbaigouxiangyucexiayishikededanbaigouxiang；同時訓練模型對不同時刻蛋白質順序的排序能力
，使其能對時序被隨機打亂的蛋白質構象進行排序。實驗表明，該AI模型在藥物—蛋白親和力預測任務上，輕量級版本表現已超過現有的最優模型。

“預測蛋白質結構的動態變化
，對理解生命過程
、研發新型藥物都有著重要意義。”李子青說
，尤其在AI藥物設計中，通過對藥物分子與靶點蛋白結合後的動態結構變化進行預測，評估藥物—靶點結合親和力和藥物效果，是提高AI藥物篩選準確性和效能的重要思路。