在過去的幾年中，人工智能(AI)(一種機(jī)器模仿人類行為的能力)已成為藥物開發(fā)項目等高科技領(lǐng)域的關(guān)鍵參與者。人工智能工具可幫助科學(xué)家使用優(yōu)化的計算算法來發(fā)現(xiàn)生物大數(shù)據(jù)背后的秘密。諸如深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之類的AI方法改善了生物和化學(xué)應(yīng)用中的決策，即疾病相關(guān)蛋白的預(yù)測，新型生物標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn)以及小分子藥物引線的從頭設(shè)計。這些最先進(jìn)的方法可幫助科學(xué)家更有效，更經(jīng)濟(jì)地開發(fā)潛在的藥物。

香港大學(xué)化學(xué)系孫洪哲教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊與美國亞利桑那州梅奧診所的王俊文教授(前香港大學(xué)同事)合作實施了強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)預(yù)測蛋白質(zhì)中金屬結(jié)合位點與疾病相關(guān)的突變的方法。這是用于預(yù)測金屬蛋白中與疾病相關(guān)的金屬相關(guān)位點突變的第一種深度學(xué)習(xí)方法，為應(yīng)對人類疾病提供了新的平臺。該研究結(jié)果最近發(fā)表在頂級科學(xué)期刊《自然機(jī)器智能》上。

金屬離子在人類生物系統(tǒng)的(病理)生理學(xué)中起著結(jié)構(gòu)或功能上的關(guān)鍵作用。鋅，鐵和銅等金屬對于整個生命都是必不可少的，必須嚴(yán)格控制其在電池中的濃度。這些生理金屬離子的缺乏或過量會導(dǎo)致人類嚴(yán)重疾病。已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，人類基因組中的突變與不同的疾病密切相關(guān)。如果這些突變發(fā)生在DNA的編碼區(qū)，它們可能會破壞蛋白質(zhì)的金屬結(jié)合位點，從而引發(fā)嚴(yán)重的人類疾病。了解蛋白質(zhì)金屬結(jié)合位點上與疾病相關(guān)的突變將有助于發(fā)現(xiàn)新藥。

該團(tuán)隊首先整合了來自不同數(shù)據(jù)庫的組學(xué)數(shù)據(jù)，以建立一個全面的培訓(xùn)數(shù)據(jù)集。通過從收集的數(shù)據(jù)中查看統(tǒng)計數(shù)據(jù)，該團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)不同的金屬具有不同的疾病關(guān)聯(lián)。鋅結(jié)合位點的突變在乳腺，肝臟，腎臟，免疫系統(tǒng)和前列腺疾病中起主要作用。相反，鈣和鎂結(jié)合位點的突變分別與肌肉疾病和免疫系統(tǒng)疾病有關(guān)。對于鐵結(jié)合位點，突變與代謝疾病有關(guān)。此外，錳和銅結(jié)合位點的突變與心血管疾病有關(guān)，而后者也與神經(jīng)系統(tǒng)疾病有關(guān)。

研究人員使用一種新穎的方法，使用基于能量的親和力網(wǎng)格圖從金屬結(jié)合位點提取空間特征。這些空間特征已與物理化學(xué)順序特征合并以訓(xùn)練模型。最終結(jié)果表明，使用空間特征可以提高預(yù)測性能，曲線下面積(AUC)為0.90，準(zhǔn)確度為0.82。鑒于金屬學(xué)和金屬蛋白領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)和平臺有限，建議的深度學(xué)習(xí)方法提供了一種將實驗數(shù)據(jù)與生物信息學(xué)分析相集成的方法。該方法將幫助科學(xué)家預(yù)測與癌癥，心血管疾病和遺傳疾病等疾病相關(guān)的DNA突變。

孫教授說：“機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能在當(dāng)前的生物和化學(xué)科學(xué)中發(fā)揮著重要作用。在我的小組中，我們使用包括金屬組學(xué)和金屬巖石組學(xué)在內(nèi)的綜合組學(xué)方法研究了生物學(xué)和醫(yī)學(xué)中的金屬，我們已經(jīng)產(chǎn)生了大量有價值的信息。通過體內(nèi)/體外實驗獲得數(shù)據(jù)，我們現(xiàn)在正在開發(fā)一種基于深度學(xué)習(xí)的人工智能方法，以將這些原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的知識，從而使我們能夠發(fā)現(xiàn)疾病背后的秘密并與之抗?fàn)?。我相信這種新穎的深度學(xué)習(xí)方法可以可用于我們實驗室正在進(jìn)行的其他項目。”