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人工智能 (AI) 在科学领域发挥了巨大的作用。虽然“革命性”之类的词语经常被滥用，但就AI 在科学研究中的作用而言，它确实恰如其分。从揭示物理学的新见解到从暗物质中发现新病毒，GenAI 正在彻底改变科学家解读宇宙奥秘的方式。
人工智能在帮助科学家理解蛋白质结构（活细胞的“主力军”）方面发挥了尤为突破性的进展。如今，这项技术凭借旨在推进蛋白质测序的新工具 InstaNovo 取得了重大进展。
InstaNovo 有可能发现更有效的癌症治疗方法，帮助提高医生对罕见疾病的认识，并为蛋白质组学领域更多突破性的科学发现铺平道路。
蛋白质测序是一项长期存在的挑战，被广泛认为是生物学中最棘手的问题之一。与仅由四种碱基组成且测序方法相对简单的DNA不同，蛋白质由20种氨基酸以无限组合的方式排列组成。即使是微小的蛋白质也能展现出惊人的复杂性。
更为复杂的是，蛋白质的功能可能会完全取决于其折叠成三维形状的方式。许多蛋白质在形成后也会经历化学修饰，这使得追溯这些变化到其原始基因蓝图变得极其困难。
为了应对这些挑战，InstaNovo 应运而生，它是一款专为从头蛋白质测序而设计的人工智能工具。“从头”指的是从头重建蛋白质序列，而不是依赖现有的参考数据库。
在发表于《自然机器智能》杂志的一篇论文中，研究人员揭示，InstaNovo 能够利用人工智能从零开始重建肽序列，即使是那些从未分析过的蛋白质也能做到。它的突破之处在于能够使用定制的深度学习方法解码碎片化的肽信号，从而实现前所未有的效率和准确性。
InstaNovo+ 模型则更进一步。它采用迭代细化过程，使肽序列与光谱数据更加紧密地匹配。这对于检测化学修饰或隐藏的蛋白质非常有用。
这款新的人工智能工具是人工智能公司 InstaDeep 与丹麦技术大学 (DTU) 生物技术与生物医学系合作的成果。DTU 的主要贡献者包括副教授 Timothy Patrick Jenkins 和助理教授 Konstantinos Kalogeropoulos。
开发人员声称，这款新工具可能会彻底改变蛋白质测序，就像 AlphaFold 改变了蛋白质结构预测一样。为了表彰其影响力，AlphaFold 的创造者因其在人工智能领域做出的开创性贡献，于 2024 年荣获诺贝尔化学奖。
研究人员分享道：“总之，我们的研究结果和其他人的研究表明，规模是从头肽测序模型性能的最重要决定因素，就像采用 Transformer 架构的其他领域一样。”
我们期望通过利用存储库中海量的MS数据集来进一步提升模型性能。我们也期待同行能够广泛采用，并期待进一步探索微调、蛋白质推断和组装，以及在我们基础模型的基础上构建用于混合或从头搜索的应用程序。
InstaNovo 的诞生并非研究人员首次尝试将机器学习应用于蛋白质测序。早期的工具，例如AI Transformer 蛋白质解码器 Casanovo，展示了 AI 如何助力蛋白质测序，但它们有一个关键的局限性。它们大多数严重依赖于参考数据库，这使得识别新的或独特的蛋白质变得困难。
InstaNovo 的开发者声称，他们的工具在识别肽谱匹配 (PSM) 方面优于 Casanovo。InstaNovo 和 InstaNovo+ 比 Casanovo 多识别出 41.8% 的 PSM，展现了其在复杂测序任务中的卓越能力。
InstaDeep 在一篇博客文章中分享道：“通过消除对蛋白质数据库的依赖并通过迭代改进提高准确性，InstaNovo 和 InstaNovo+ 揭示了以前无法接近的蛋白质组学景观，有可能推动多个科学领域的发现。”
“无需数据库”的能力不仅仅是一个附带好处，更是 InstaNovo 创新的核心所在。然而，研究人员承认，将该工具与现有的实验室工作流程整合起来将充满挑战。他们也承认，结果可能需要进一步验证。
尽管如此，这些工具代表了蛋白质研究领域向前迈出的重要一步。随着进一步完善和更多实际测试，该工具将有助于拓宽我们对复杂生物系统的理解。
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