Alexa，Siri和Google智能助理等智能虛擬伴侶早已融入我們的日常生活中。智能計(jì)算程序，即所謂的算法，也已經(jīng)發(fā)展成為科學(xué)研究中不可或缺的工具。

生命科學(xué)研究中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)可以借助算法有效地檢查重復(fù)模式。某些程序能夠發(fā)現(xiàn)大蛋白分子中的重復(fù)結(jié)構(gòu)，然后利用這些信息得出這些分子執(zhí)行的細(xì)胞任務(wù)的結(jié)論 - 例如，它們是作為基因開關(guān)，分子馬達(dá)還是信號(hào)分子發(fā)揮作用。這些算法基于蛋白質(zhì)序列進(jìn)行的預(yù)測(cè) - 由一系列像珍珠項(xiàng)鏈串在一起的蛋白質(zhì)構(gòu)建塊組成 - 現(xiàn)在非常精確。

然而，先前技術(shù)的主要缺點(diǎn)是用戶完全處于黑暗中，為什么算法將特定功能分配給某些蛋白質(zhì)序列。計(jì)算機(jī)對(duì)蛋白質(zhì)的準(zhǔn)確知識(shí)并不是直接可用的，盡管這些知識(shí)在推進(jìn)新藥物的研究和開發(fā)方面可能是非常寶貴的。

來自柏林衛(wèi)生研究院(BIH)和Charité - UniversitätsmedizinBerlin的Roland Eils和Irina Lehmann與海德堡大學(xué)藥學(xué)和分子生物技術(shù)研究所(IPMB)的Dominik Niopek合作，共同領(lǐng)導(dǎo)了一個(gè)學(xué)生團(tuán)隊(duì)。從計(jì)算機(jī)中解鎖這些知識(shí)的目標(biāo)。它于2017年開始研究這一主題，并開發(fā)了一種名為“DeeProtein”的算法，這是一種全面的智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以根據(jù)單個(gè)蛋白質(zhì)構(gòu)建模塊氨基酸的序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的功能。像大多數(shù)學(xué)習(xí)算法一樣，DeeProtein是一個(gè)“黑盒子”，這意味著它們的工作原理對(duì)于程序員和用戶來說仍然是一個(gè)謎。但學(xué)生們現(xiàn)在用了一個(gè)“技巧”來解開這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的秘密。

這位年輕的科學(xué)家們開始通過開發(fā)一種方式來比喻該計(jì)劃的工作方式。

在敏感性分析中，我們依次掩蓋蛋白質(zhì)序列中的每個(gè)位置，讓DeeProtein從這個(gè)不完整的信息中計(jì)算或者更確切地預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的功能。“

Julius Upmeier zu Belzen

他是IPMB分子生物技術(shù)碩士課程的學(xué)生，也是該論文的主要作者，該論文剛剛發(fā)表在Nature Machine Intelligence雜志上。

接下來，我們給DeeProtein提供完整的序列信息，并比較兩組預(yù)測(cè)。通過這種方式，我們計(jì)算蛋白質(zhì)序列中的每個(gè)位置，該位置對(duì)于預(yù)測(cè)正確功能的重要性。這意味著我們給蛋白質(zhì)鏈中的每個(gè)位置或氨基酸賦予蛋白質(zhì)功能的靈敏度值。“

Julius Upmeier zu Belzen

通過這項(xiàng)工作，我們表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)不僅可以有所幫助，而且我們現(xiàn)在也可以首次將這種隱含的知識(shí)用于實(shí)際目的。然后，科學(xué)家們使用新的分析技術(shù)來識(shí)別對(duì)其功能至關(guān)重要的蛋白質(zhì)區(qū)域。該技術(shù)適用于在致癌過程中發(fā)揮作用的信號(hào)蛋白以及CRISPR-Cas9基因編輯工具，該工具已經(jīng)在大量臨床前和臨床研究中進(jìn)行了測(cè)試。“敏感性分析使我們能夠識(shí)別容易變化的蛋白質(zhì)區(qū)域，”Dominik Niopek說。“如果我們想對(duì)蛋白質(zhì)進(jìn)行有針對(duì)性的改變，以便為它們配備新功能或”關(guān)閉“不良特性，這是重要的第一步。

羅蘭艾爾斯

這種方法與分子生物學(xué)和醫(yī)學(xué)中的許多問題相關(guān)。

例如，如果我們想要開發(fā)靶向藥物或基因療法，我們需要確切地知道在哪里集中注意力，DeeProtein現(xiàn)在可以幫助我們做到這一點(diǎn)。“

羅蘭艾爾斯