科技日报北京10月10日电 （记者张梦然）美国哈佛大学与西北大学研究团队合作，开发出一种新型机器学习方法，能够从无序蛋白质中排序，设计出具有特定性质的内在无序蛋白质（IDPs），从而突破了当前人工智能（AI）工具在解析约30%人类蛋白质结构上的局限。该成果发表于最新一期《自然·计算科学》。
内在无序蛋白的艺术图。图片来源：美国哈佛大学/西北大学这类蛋白质因其不折叠成固定三维结构而长期难以被建模，像“阿尔法折叠”等先进AI系统虽在结构预测方面表现卓越，却无法有效处理这类高度动态的分子。然而，IDPs在细胞信号传导、分子传感和交联等关键生物过程中发挥着核心作用，其功能异常也与癌症、神经退行性疾病等多种疾病密切相关，例如α-突触核蛋白就与帕金森病紧密关联。
为应对这一挑战，研究团队提出了一种结合物理模型与机器学习技术的新路径。该方法基于“自动微分”技术——一种常用于深度学习中计算导数的算法，用于追踪输入变量微小变化对输出的影响。他们利用这一机制，在分子动力学模拟框架下直接优化氨基酸序列，使其具备预定的物理或功能特性。与依赖大量数据训练的典型人工智能模型不同，该方法依托已有且足够精确的物理模拟体系，通过梯度优化高效搜索满足特定功能需求的蛋白质序列，如形成柔性连接结构或响应环境变化的能力。
团队强调，目标并非用数据驱动模型替代物理理解，而是将真实的分子行为规律嵌入设计过程，使生成的蛋白质序列不仅具备功能性，而且其设计过程本身就根植于自然界真实的动力学原理。由此设计出的蛋白质是“可微分的”，意味着每一步优化都建立在对系统物理状态连续、精确调控的基础上，而非依赖黑箱式的预测。
中新网北京12月19日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-计算科学》最新发表一篇论文称，研 人类蛋白质KRAS（蓝色）与其伴侣之一RAF1（黄色）相互作用的三维图。图片来源：西班牙巴塞罗那基因组调控中心 科技日报北京12 ·“我相信，有一天我们将能够以像手术那样的精确度来改变致病基因。” ·“目前还没有在大脑中使用任 12月18日，2023年度国家自然科学基金管理工作会议在北京召开。会议深入学习贯彻党的二十大精神和习近平总书记在中共中央 12月17日，由中国科学院大学马克思主义学院、中国科学院大学党史党建研究中心主办的“纪念毛泽东同志诞辰130周年学术研讨 文｜卜金婷 田瑞颖 《自然》近日发文警告，对人工智能（AI）的不当使用或将催生大量不可靠或无用的研究，导致可重复性 。本文链接：机器学习设计出内在无序蛋白质http://www.sushuapos.com/show-11-26764-0.html
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