3月6日消息，據(jù)外媒報道，谷歌旗下人工智能(AI)部門DeepMind正在加入全球努力，以幫助了解更多關(guān)于新型冠狀病毒的信息，這種病毒引發(fā)的疫情正在世界大部分地區(qū)迅速傳播。

　　谷歌的英國研究團(tuán)隊剛剛使用DeepMind的新深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)AlphaFold預(yù)測新型冠狀病毒的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。該系統(tǒng)使用被稱為“自由建模”的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，當(dāng)沒有類似的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)可用時，它可以自主生成新的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。

　　據(jù)最新統(tǒng)計，世界各地的科學(xué)家都在竭盡全力了解這種新病毒，DeepMind的發(fā)現(xiàn)希望減少確定病毒蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的時間。

　　DeepMind發(fā)布的博客文章指出：“了解蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)將為了解其功能提供重要線索，但確定結(jié)構(gòu)的實驗往往可能需要幾個月或更長的時間，有些實驗甚至被證明難以獲得結(jié)果。為此，研究人員始終在開發(fā)從氨基酸序列預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的計算方法。在類似蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)已經(jīng)被實驗確定的情況下，基于“模板建模”的算法能夠提供對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確預(yù)測。”

　　文章中還稱：“我們最近發(fā)布的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)AlphaFold專注于在沒有相似蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的情況下準(zhǔn)確預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，這種方式被稱為“自由建模”。自推出以來，我們始終在持續(xù)改進(jìn)這些方法，并希望提供最有用的預(yù)測，所以我們分享了使用我們新開發(fā)的方法生成的SARS-CoV-2中某些蛋白質(zhì)的預(yù)測結(jié)構(gòu)。”

　　值得注意的是，DeepMind的結(jié)構(gòu)預(yù)測系統(tǒng)仍在開發(fā)中，他們不能確定所提供的結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確性，盡管他們相信該系統(tǒng)比早期的CASP13系統(tǒng)更準(zhǔn)確。DeepMind證實，其系統(tǒng)為蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫中共享的、經(jīng)過實驗驗證的SARS-CoV-2尖峰蛋白結(jié)構(gòu)提供了準(zhǔn)確的預(yù)測，這讓他們相信對其他蛋白質(zhì)的模型預(yù)測可能是有用的。

　　鑒于“疫情的潛在嚴(yán)重性和時間敏感性”，DeepMind表示，該公司正在跳過通過實驗驗證發(fā)現(xiàn)的過程，或者在發(fā)表之前等待學(xué)術(shù)期刊的同行評審。這與其他科學(xué)研究相一致，因為這個過程可能需要幾個月的時間。

　　博客文章中還稱：“我們需要強(qiáng)調(diào)下，這些結(jié)構(gòu)預(yù)測還沒有經(jīng)過實驗驗證，但希望它們能有助于科學(xué)界了解病毒是如何發(fā)揮作用的，并為未來開發(fā)療法的實驗工作提供假說生成平臺。我們感謝許多其他實驗室的工作：如果沒有全球研究人員的努力，這項工作是不可能完成的。”

　　文章補充道：“通常情況下，我們會等到一家學(xué)術(shù)期刊對這項工作進(jìn)行同行審查后再發(fā)表相關(guān)發(fā)現(xiàn)。然而，考慮到情況的潛在嚴(yán)重性和時間敏感性，我們將按照現(xiàn)在的情況發(fā)布預(yù)測的結(jié)構(gòu)，并以開源的形式推出，這樣任何人都可以使用它們。”開源將允許任何研究人員在DeepMind發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)或分享。

　　谷歌在2014年斥資4億英鎊收購了總部位于倫敦的DeepMind，該公司此前曾使用AI推動醫(yī)療保健領(lǐng)域的進(jìn)步，開發(fā)用于識別眼病和檢測宮頸癌的模型。(騰訊科技審校/金鹿)