蛋白质组学技术|当蛋白质组遇上AI,加速的是什么

■采访人员 温才妃
一个普通人做一次血液全蛋白质组的质谱检测 , 能获得哪些有意义或有趣的信息?谁会成为蛋白组领域的23andMe(DNA鉴定公司)?
去年7月 , 当人类蛋白质组98.5%的蛋白质结构被AlphaFold算法破译时 , 就有不少网友在知乎提出了这一问题 。还有一些投资者干脆直接询问上市公司 , 是否有涉及人工智能(AI)在生命科学领域的发展计划和技术储备 。
虽然蛋白质组学研究并非新鲜概念 , 但随着AI技术的突破 , 蛋白质组学相关应用开发与市场化正在快速发酵 。
今年年初 , 人工智能蛋白质组诊断服务提供商西湖欧米(杭州)生物科技有限公司宣布完成数亿元Pre-A轮融资 。他们开发的用于甲状腺结节诊断的临床实验室自建项目(LDT)产品 , 也问世在即 。
蛋白质组学+AI , 会不会是下一个市场焦点?
新算法重塑蛋白质组学
有人调侃 , 蛋白质组学概念之所以在二级市场遇冷 , 首要原因是人们并不清楚它究竟是什么 。
但其实 , 它是开启精准医疗的钥匙 。
电影《我不是药神》中的神药“格列卫” , 其靶点就是一个融合蛋白 , 通过药物小分子抑制融合蛋白 , 最终控制慢性髓性白血病的发展 。换句话说 , 谁更“懂”蛋白质 , 谁就能找到那把破解重大疾病、研发新药的钥匙 。
然而 , “传统的蛋白质组学分析技术和方法 , 并不完全适合用来研究蛋白质系统 , 所缺乏的是对蛋白质进行定量数据积累的过程 , 而且没有一个合适的算法 。”西湖大学特聘研究员、西湖欧米创始人郭天南说 。
AlphaFold的出现让科学界看到了曙光 。
2021年7月 , 人工智能公司DeepMind和欧洲生物信息研究所合作 , 发布由AlphaFold预测的蛋白结构数据库 , 完成了人类蛋白质组98.5%的蛋白质结构预测 。这被认为是本世纪最重要的科学突破之一 。
随后 , DeepMind在《自然》公布了AlphaFold2的源代码 。AlphaFold2可在几分钟内破译一般蛋白质的三维结构 , 还能预测一个由2180个氨基酸相连的大蛋白质结构 。
“在Alphafold2之前 , AI技术一直没有真正进入微观的生命世界 。但实际上 , AI技术之于微观生命世界不仅是一个必要条件 , 也是一个充分条件 。”郭天南说 。
如果没有AI技术 , 人类的理解力不可能弄清如此多的蛋白质动态 , 因为它实在太复杂了 。“基因相对稳定 , 一个人一辈子做一次基因测序就够了 , 但蛋白质无时无刻不在发生变化 , 一场感冒都会改变很多细胞、蛋白质 。而精准医学就是根据病人当前的情况 , 给他提供最合适的诊断和治疗方法 。有了蛋白质组学+AI , 精准医学将会提高到另一个层面 。”郭天南说 。
AI助力催生精准医疗
【蛋白质组学技术|当蛋白质组遇上AI,加速的是什么】十几年前 , 郭天南在武汉协和医院血液科学习、工作 。他清楚地记得 , 一盒格列卫30多万元 , 科室把它买下来 , 一颗一颗卖给病人 。后来 , 他远赴瑞士苏黎世联邦理工学院 , 师从蛋白质组学领域的开拓者之一Ruedi Aebersold 。
2017年归国后 , 他把高通量质谱技术带到了西湖大学实验室 。简而言之 , 这项技术就是给数以万计的蛋白质“测体重” , 通过精确到小数点后30位 , 去辨别A君、B君 。要知道在微观世界 , 蛋白质始终处于变化之中 , 尚无任何技术可以通过分子表面特征去做识别 。而高通量质谱技术则可以给蛋白质的运动“拍电影” , 当药物进入细胞后 , 记录蛋白质变化所产生的大数据 。

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