哈佛大学的研究人员找到，在对计算机展开训练之后，可以搞清楚某些最重要的蛋白质是如何发挥作用的。几十年来，蛋白质的拉链过程，仍然是一个非常知名的计算出来难题——你该如何确认DNA定义的这些大分子的清楚结构？好消息是，在人工智能（AI）技术的护持下，这项工作将显得更为精彩、并且需要让我们更慢地寻找答案。
利用近期的机器学习技术，哈佛医学院生物学家MohammedAlQuraishi对更容易解读的蛋白质的结构模式展开了解读，然后再行让AI去分析其它蛋白质的特性。虽然结果的精度还无法运用到新药找到领域，但其计算出来蛋白质拉链等应用于的速度，却比传统计算出来方案提高了100万倍。
似乎，这是一项不足以改良其它建模技术的进展。具体说来是，AlQuraishi研发了一种AI技术，来预测被称作蛋白质的生物分子的最重要构成。随着模型的改良，多彩的预测、不会渐渐相似灰色的实际蛋白质结构。
在周三的一份声明中，AlQuraishi回应——我们有一个探寻蛋白质拉链的全新愿景，但现在只是刚刺入了它的表面。迄今为止的人工智能，最经常提及的就是仿效人脑的“神经网络技术”，其已彻底改变了从语音命令、面部辨识、到软件调试等方方面面。
对于在地球上的生物来说，DNA链所包括的将氨基酸重组为蛋白质的过程（密切拉链成束），已被证明对细胞的功能具有至关重要的起到。然而对于更大的蛋白质来说，想清楚地在计算机内部仿真这样的事情，似乎是无法解读的。好消息是，归功于AlQuraishi等人的AI解决方案，未来我们甚至可以设计出有特定用途的新型蛋白质。
有关这项研究的下文，早已公开发表在周三出版发行的《细胞系统》（CellSystems）期刊上。
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