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西湖大学8日宣布，该校人工智能（AI）教授李子清团队与厦门大学、德瑞智能医学合作，研发出首个可描述蛋白质构象变化和亲和力预测的AI模型——ProtMD 。
这是首次尝试分析蛋白质动态构象的人工智能方法，可以协助药物化学专家更准确地筛选高活性小分子，从而加速临床前药物研发。相关研究成果发表在期刊《尖端科学》上。
李子清介绍，此前谷歌旗下公司研发的“Alpha Folding 2”可以利用人工智能精确预测蛋白质的三维结构，对结构生物学、药物设计乃至整个科学界产生了巨大影响。但“Alpha Folding 2”只能预测蛋白质瞬间的静态结构，尚未解决蛋白质结构动态变化的预测。
李自清团队此次开发的AI模型，给定一个药物分子和一个目标蛋白，可以预测药物分子与生物体内的目标蛋白结合（灵活对接）后蛋白质结构的变化过程，并推断药物与靶蛋白结合的稳定性。预测药物功能，从而提高AI药物设计的准确性和效率。
研究团队首先从57651个人类蛋白质结构中选取了数十个具有代表性的蛋白质结构进行分子动力学模拟，以获得蛋白质的空间运动轨迹，建立蛋白质动态构象模型。在预训练过程中，研究团队要求模型根据前一时刻的蛋白质构象来预测下一时刻的蛋白质构象；同时训练模型对不同时刻蛋白质序列进行排序的能力，使其能够在序列随机打乱的情况下进行蛋白质构象分析。种类。实验表明，该AI模型的轻量级版本在药物-蛋白质亲和力预测任务中优于现有的最优模型。
“预测蛋白质结构的动态变化对于理解生命过程和开发新药具有重要意义。”李子清表示，特别是在AI药物设计中，通过预测药物分子与靶蛋白结合后的动态结构变化，评价药物与靶点的结合亲和力和药效，是提高AI药物筛选准确性和效率的重要思路。
