Nature与Science百年重磅成果！癌症将被解决！人类命运迎来大转折

10月9日，欧洲中部时间11时45分（北京时间17时45分），瑞典皇家科学院决定将2024年诺贝尔化学奖的一半授予大卫·贝克（David Baker），以表彰他在“计算蛋白质设计”方面的贡献，并将另一半授予戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·M·詹伯（John M. Jumper），以表彰他们在“蛋白质结构预测”方面的贡献。

2024 年 5 月 8 日，谷歌 DeepMind 与 Isomorphic Labs 联合在《自然》期刊上发布蛋白质领域最新人工智能模型 AlphaFold 3！这一模型能够准确预测蛋白质、DNA、RNA 以及配体等生命分子的结构及其相互作用方式。这是继AlphaFold 2 之后的又一重大突破

在预测类药物相互作用方面，AlphaFold 3 实现了前所未有的准确度，包括蛋白质与配体的结合以及抗体与其靶蛋白的结合。在 PoseBusters 的基准测试中，AlphaFold 3 的准确率比现有最佳传统方法高出 50%，而且无需任何结构信息输入，成为首个超越传统物理预测工具的人工智能系统。这种预测抗体与蛋白质结合的能力，对于理解人类免疫反应的各个方面以及新抗体的设计至关重要。

四大序列模型大比拼

1.ProteinMPNN是基于信息传递神经网络（MPNN）开发的，能够通过给定的蛋质骨架结构找到正确折叠的氨基酸序列。它的功能是通过蛋白质骨架特征如Cα-Cα原子间距离、二面角等信息，生成预测的氨基酸序列。与传统的Rosetta（Rosetta的原理为基于物理的方法将序列设计视为能量优化问题，在给定的输入结构中寻找具有最低能量的氨基酸身份和构象的组合）相比，ProteinMPNN在序列恢复、计算效率和适用范围上具有显著优势。该方法广泛应用于单体、环低聚物、蛋白质纳米颗粒和蛋白质-蛋白质界面的设计

2.ABACUS-R是一个深度学习模型，在给定主链的情况下可以设计序列。方法使用一个具有编码器和解码器的网络模型，使用多任务方法训练。环境的特征使用氨基酸类型，但是没有显式描述氨基酸的侧链构象（Rotamer-Free）。通过X-ray的实验验证，ABACUS-R超过了目前最优秀的序列从头设计算法，可以作为非常有效的蛋白质设计工具

3.CarbonDesign 是蛋白质序列设计版的 AlphaFold，它从用于蛋白质结构预测的 AlphaFold 模型中汲取灵感，并专门针对蛋白质序列设计进行了算法改进。该工具能够准确且稳健的设计蛋白质序列，可以被广泛应用于不同蛋白质设计场景，并且可以预测蛋白质突变的功能影响。

4.CARBonAra模型。该模型基于几何变换器架构,可以同时处理蛋白质骨架和周围的任何类型分子,包括其他蛋白质、核酸、配体、离子等,从而实现更加精确和灵活的蛋白质序列设计。