执掌对称之匙!深势科技Uni-Fold Symmetry预测超大对称蛋白高聚体

近日，深势科技推出Uni-Fold Symmetry（下文简称UF-Symmetry），在超大规模蛋白复合物预测上取得重要突破。利用蛋白的内在对称性，UF-Symmetry简化了Uni-Fold Multimer模型，使计算复杂度脱钩于对称单元数目。借此，UF-Symmetry极大提升了同源蛋白复合物的输入规模与预测效率，使对称高聚体预测不再受单元数目限制，并在一般案例上加速AlphaFold-Multimer等模型推理约20倍。

Uni-Fold Symmetry预测的超大蛋白复合物，

AlphaFold因显存限制无法预测

（同源12聚体，共8460个残基）

01 规旋矩折：对称高聚体的结构预测难题

随着AlphaFold的横空出世，以及相关算法的不断发展，以Uni-Fold Multimer为代表的深度学习工具正在不断革新蛋白质复合物结构预测的领域。在小规模的复合物预测任务上，这些方法展示出远高于传统对接（docking）方法的预测精度，也为相关领域不断带来新的可能。

在广大蛋白质复合物中，对称的同源/异源多聚体极为常见。据统计，目前PDB中近10万个蛋白复合物中，有72%具有全局对称性。以离子通道（ion channels）为例，这些复合物由结构相同或相似的同源子单元构成，在空间中呈高度对称分布。攻克对称多聚体的结构预测难题，对于深挖相关生命科学机制以及药物研发具有重大意义。

PDB复合物结构的对称性统计，

72%的结构具有全局对称性

尽管这些方法在小规模的复合物上表现出色，其所能预测的复合物规模却极其有限。这主要是因为模型要求将输入的同源子单元序列反复拷贝，作为整体进行预测。这一操作让这些模型无法处理对称多聚体。以Uni-Fold Multimer，当前显存利用率最高的程序之一为例，在40GB显存的NVIDIA A100 GPU上，其所能容纳的残基数目最大在4000左右，而对称高聚体的规模很容易突破这一限制。

PDB中的对称高聚体示例

02 奔轶绝尘：UF-Symmetry引领高聚体预测规模及速度飞跃

Uni-Fold Symmetry的出现，解决了这一难题。

与以往的模型不同，UF-Symmetry不再将对称复合物作为整体进行预测，而是预测其非对称最小单元（Asymmetric Unit，下文称AU）的结构，并按照给定对称性进行组装。模型允许针对相同的 AU 指定不同对称性，进而探索相应复合物的性质。在Uni-Fold Multimer的基础上，UF-Symmetry新引入了虚拟残基（pseudo residue），以编码给定的对称性、学习AU的组装方法。通过将输入的规模限制在AU内，UF-Symmetry的计算复杂度不再与同源聚体数目挂钩，由此获得了输入规模与推理速度的飞跃。

UF-Symmetry模型示意图

研究者测试了UF-Symmetry与AlphaFold-Multimer的最大输入规模与推理效率。由于需要复制同源子单元序列，AlphaFold-Multimer等方法的最大AU输入规模与对称单元数量成反比。此外，其模型复杂度为对称单元数目的立方，极大影响了预测效率。与之相反，因复杂度与对称单元数目脱钩，UF-Symmetry的输入规模与推理效率不再受其限制。以每序列512个残基的同源四聚体为例，UF-Symmetry加速AlphaFold-Multimer推理效率约20倍。

UF-Symmetry与AlphaFold-Multimer

等方法的输入规模限制与推理时间对比

03 落地花开：UF-Symmetry襄助生命科学发现与药物研发

结合在蛋白单体、复合物结构预测任务上长期积累的技术优势，继开源Uni-Fold后，深势科技推出UF-Symmetry，为对称高聚体预测规模与效率带来新的飞跃。UF-Symmetry的出现，对包括离子通道、新冠病毒刺突糖蛋白等在内的对称蛋白的进一步研究具有重大意义。我们将于近期公开UF-Symmetry的相关源码，并上线服务至Hermite™平台。深势科技将继续关注领域最新进展，持续深耕算法与产品，为用户提供更加优质的服务，探索创造更多可能。

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Hermite™是深势科技打造的基于人工智能、物理建模和高性能计算的新一代药物计算设计平台，致力于为药物研发工作者提供一站式解决方案，满足多种场景的药物研发需求。Hermite™以网页应用的形式，提供多种药物设计功能，帮助药物设计人员完成从靶点结构解析、预测与精修，到苗头化合物筛选，再到先导化合物优化和性质预测的一体化工作。Hermite™提供友好的可视化交互界面、功能实时更新，同时支持本地和云上的私有化部署。

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