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来源：CAA混合智能专委会
2.委员亮点工作推介蛋白质结构预测是目前生物学中心法则尚未揭示的奥妙之一，也是《Science》指出的人类在21世纪需要解决的125个科学前沿问题之一。目前Google、Microsoft、Facebook及国内腾讯等IT企业都投入资金和人力进入这一领域，人工智能和计算技术的进步将重新塑造基因组学，并最终可能在未来10年之内解决“蛋白质折叠问题”，进而实现精准医疗，创新药物设计，加速针对新型病毒（如新冠肺炎）疫苗的研发速度。蛋白质结构预测的研究可直接的应用于蛋白质位点预测、结构对接、小分子药物筛选、四级结构预测等实际需求，并最终可应用于蛋白质设计、创新药物设计及疫苗研发等工程应用领域，是人工智能、计算技术、生物工程、医药等领域的一个前沿交叉研究方向。张贵军教授团队目前重点研究人工智能、计算智能技术在结构生物信息中的应用，主要涉及如下两个方面：
· 单域蛋白结构预测
从头预测是目前蛋白结构预测领域最具挑战的一个研究问题，瓶颈在于单域蛋白能量模型不精确性和构象空间高维特性。从基因组学、蛋白组学、宏基因组学等多组学大数据出发，通过特征提取、训练，建立了基于物理和知识的蛋白质结构能量模型；通过计算智能，辅以抽象凸估计技术，设计不确定模型下的高维构象空间采样算法。开发了16个蛋白质结构预测工具，在给定测试集上，预测精度与国际领先水平持平。上述研究工作近年来发表在TEVC、Bioinformatics、TCYB、TCBB以及自动化学报和计算机学报等国内外期刊，2017年，上述研究工作在得到《浙江基础研究进行时》系列报道之八十三专题报道。
图1：单域蛋白结构预测管道（Bioinformatics, 2019）
多结构域蛋白质组装是目前蛋白质结构预测领域的难点之一，也是复合蛋白结构建模、功能注释乃至创新药物和疫苗设计等蛋白质工程应用的关键技术和必经过路。基于多组学大数据，采用深度学习技术，提出了基于物理和知识相结合的多结构域蛋白质能量模型；采用计算智能方法，实现了包括结构域铰链区在内的多结构组装算法。结果表明，86%的连续域蛋白质和100%的不连续域蛋白质可以组装得到正确的全局结构，其中蛋氨酸合成酶(methionine synthase)蛋白链A(4cczA)结构预测精度达到0.1纳米，基本达到生物学实验的标准。研究工作2019年发表在美国科学院院刊《PNAS》。基于上述研究结果，美国密西根大学张阳团队采用I-TASSER，进一步于2020年2月8日首次预测的得到了新冠肺炎病毒2019-nCoV的Spike蛋白质和ACE2蛋白复合体的三维结构，并且推断出病毒可能的中间宿主。鉴于国际当前疫情防控的严峻性，确定中间宿主将会对本次疫情的防控具有重大意义。
图2：多域蛋白结构组装管道（PNAS, 2019）
3．委员寄语
华盛顿大学开发的Foldit蛋白质结构预测游戏是混合智能的典型应用实例。2018年DeepMind开发的AlphaFold在蛋白质结构预测领域取得的成功，进一步促进了人工智能技术与基因科学、生物科学深度融合，标志着人类将进入一个风高浪急的新时代。然而，这仅仅是第一步，我们还远远没有解决蛋白质折叠问题，但是可以预计，人工智能技术、计算技术与生命科学的深度交叉融合，必将有效地驱动和加速科学新发现；与此同时，伴随着混合智能技术发展和成熟，必将促进结构生物信息学领域产生深刻的变革，并最终有可能解决这一世纪难题。祝愿混合智能专委会为我国人工智能与生物信息学、结构生物信息学研究提供更广阔的舞台。
来源：HAI-CAA2017 CAA混合智能专委会
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