騰訊AI Lab提升蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)精度

左邊部分為從頭折疊得到的3D蛋白模型;右邊部分是該3D模型在給定2D距離矩陣下的偏差

11月下旬，騰訊公布了一項(xiàng)人工智能助力藥物發(fā)現(xiàn)的新進(jìn)展。通過(guò)騰訊自研的提升蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)精度的新方法，聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)首次解析了II型5a還原酶（SRD5A2）的三維結(jié)構(gòu)，揭示了治療脫發(fā)和前列腺增生的藥物分子“非那雄胺”對(duì)于該酶的抑制機(jī)制，這將有助于深化研究相關(guān)疾病的病理學(xué)機(jī)制及藥物優(yōu)化。

此次，騰訊 AI Lab 采用“從頭折疊”的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法幫助解析了SRD5A2晶體結(jié)構(gòu)，并通過(guò)自研AI工具“ tFold”有效提升了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)精度，在科研突破中發(fā)揮了核心作用。除了在SRD5A2結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用，這套方法還可以拓展應(yīng)用于蛋白質(zhì)分子和病理學(xué)機(jī)制的相關(guān)研究中。該項(xiàng)聯(lián)合研究成果登上了國(guó)際頂級(jí)期刊《Nature》子刊《Nature Communications》，論文題為《人體類固醇II型5a還原酶與抗雄激素藥物非那雄胺的結(jié)構(gòu)研究》。

所謂“從頭折疊”，是相對(duì)于“模板建模”的一種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法。“模板建模”是目前最普遍的蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)手段，但有一個(gè)使用前提——人類已知的蛋白結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)（即PDB）當(dāng)中，必須存在和預(yù)測(cè)的蛋白相似的結(jié)構(gòu)，否則就無(wú)法使用。而騰訊AI Lab采用的“從頭折疊”方法則跳出了這個(gè)限制，可以不依賴于模板來(lái)預(yù)測(cè)蛋白結(jié)構(gòu)。

但此前，通過(guò)“從頭折疊”方法預(yù)測(cè)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)精度不高，難以滿足晶體數(shù)據(jù)解析的精度需要。騰訊 tFold 工具加持下得到的高精度“從頭折疊”的結(jié)構(gòu)模型，為分子置換方法提供相位，繼而解析確定2.8? ? 原子級(jí)別精度的SRD5A2晶體結(jié)構(gòu)。這一結(jié)果能直接推進(jìn)我們對(duì)體內(nèi) SRD5A2 活性失調(diào)引發(fā)的各類疾病的理解，進(jìn)而為基于 SRD5A2 結(jié)構(gòu)的藥物開發(fā)提供參考。