AI一小时预测出奥密克戎变体结构，误差仅半个原子直径金磊发自凹非寺量子位报道|公

金磊发自凹非寺
量子位报道|公众号QbitAI
就在这两天， “天津迎战新冠变异病毒奥密克戎（Omicron）”引发了高度关注。
奥密克戎最早发现于南非，并且席卷了大半个世界，在被发现时已经传播三代。
天津作为此次防疫“主战场” ，截至昨日12时，已经累计97例阳性。
抗击疫情，刻不容缓。

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而与此同时，全球科学家对奥密克戎的研究也没有停滞。
来自北卡罗来纳大学夏洛特分校的ColbyFord研究团队，便在近日发布了其最新研究成果：
利用AI技术，几乎准确地预测了奥米克戎的复杂结构。
他们的工作可以说是“站在巨人的肩膀上” ，具体而言，就是利用AlphaFold2和RoseTTAFold ，由此预测出了3D蛋白质结构。
在论文中， Ford对研究结果是这样总结的：
奥密克戎受体结合域（RBD）的一些结构变化，可能会减少抗体相互作用，但不会完全避开现有的中和性抗体。
简单来说，就是现有疫苗对奥密克戎病毒有用，但由于其结构的改变，降低了抗体的识别能力。
这就能解释，为何现有的奥密克戎感染病例中有已经打过疫苗的患者了。
但这项研究所提供更深远的意义，正如《连线》杂志评价的那样：
【AI一小时预测出奥密克戎变体结构，误差仅半个原子直径】可以为未来的药物指明方向。
AI一小时预测奥密克戎结构
关于这项研究，还得追溯到去年的11月27日。
当日凌晨，世卫组织将这个新冠“最凶变种”正式命名为Omicron 。
而就在第二天，不列颠哥伦比亚大学（UBC）的SriramSubramaniam便火速下载了发布在网上的基因序列组，还安排把奥密克戎的DNA样本运送到实验室中。
他们想采用的方法是通过显微镜来揭示奥密克戎的蛋白质3D结构。
与此同时， ColbyFord也在密切关注着这件事情。
也是在世卫组织正式命名的前后脚，他尝试用免费的AI软件，从奥密克戎基因组编码的氨基酸序列中预测其结构。
仅仅1小时之后， Ford便得到了他的第一个结果，并且很快将它们发布到了网上。
Subramaniam则是在12月21日，发表了他们通过显微镜得到的结果。
最终结果表明， Ford用AI技术预测的2个蛋白质结构中，有一个被证明是与Subramaniam真实观测结果高度接近——
中心原子的位置误差只有约半埃（大约是氢原子的半径）。

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不过Ford认为，对于新冠这类病毒，研究上的时效显得格外重要，毕竟其传播的凶猛程度也是有目共睹的。
至于Ford所采用的AI方法，也正如刚才提到的，是基AlphaFold2和RoseTTAFold 。
整体而言，他的研究主要包含三大方面。
第一步，是监测变种（VBM）和关切变种（VOC）的序列比较。
Ford团队下载了新冠病毒的参考基因组，以及各种VOC和VBM的前100个全基因组序列。
对这些基因组再进行一个“对齐”和“修剪”的工作，最终留下了1026条序列。
基于此， Ford对这1026条序列进行“注释” ，再根据序列相似性确定了该序列上的受体结合基序。
然后，他们用MEGA11.0.10版计算每对序列之间的成对p-距离，再使用标准翻译表将尖峰蛋白的这个变体核苷酸序列翻译成氨基酸。
最终对该序列进行修剪，使其只包含穗状蛋白的RBD（第319至541位）。
第二步，是RBD的结构预测。