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人工智能預測蛋白質

健康 更新时间:2024-07-22 20:16:47

作者 | 溫才妃

一個普通人做一次血液全蛋白質組的質譜檢測,能獲得哪些有意義或有趣的信息?誰會成為蛋白組領域的23andMe(DNA鑒定公司)?

去年7月人類蛋白質組98.5%的蛋白質結構被AlphaFold破譯,就有一些網友向知乎提出了這一問題。還有一些投資者幹脆直接詢問上市公司,是否有涉及人工智能在生命科學領域的發展計劃和技術儲備。

雖然蛋白質組學研究并非新鮮的概念,但随着AI技術的突破,蛋白質組學相關應用開發與市場化正在發酵。

今年年初,西湖歐米(杭州)生物科技有限公司于1月13日宣布完成數億元Pre-A輪融資。

他們所開發的用于甲狀腺結節診斷的臨床實驗室自建項目(LDT)産品也問世在即。誰又能說它會不會是下一個市場焦點?

人工智能預測蛋白質(當蛋白質組遇上AI)1

臨床質譜局部圖 西湖歐米供圖

人工智能預測蛋白質(當蛋白質組遇上AI)1

使用壓力循環技術處理微量組織樣品。 西湖歐米供圖

AlphaFold重塑的蛋白質組學

有人調侃道,之所以蛋白質組學的概念在二級市場上冷清,首要的原因是人們并不清楚它究竟是什麼。

但其實,它是開啟精準醫療的鑰匙。

對于疾病發生的理解,古人停留于頭疼腦熱的症狀,解剖技術出現後推進至器官,顯微鏡時代上升為細胞。

及至分子時代,科學家發現無數蛋白質的性質、結構、數量以及運動變化才是疾病發生最基礎的元素。

電影《我不是藥神》中的神藥“格列衛”,其靶點就是一個融合蛋白,通過藥物小分子去抑制融合蛋白,達到控制慢性髓性白血病的發展。

換句話說,誰更“懂”蛋白質,誰就能找到那把破解重大疾病、研發新藥的鑰匙。

然而,“傳統的蛋白質組學分析技術和方法,并不完全适合用來研究蛋白質系統,所缺乏的是對蛋白質進行定量數據積累的過程,以及沒有一個合适的算法。”西湖大學特聘研究員、西湖歐米創始人郭天南說。

AlphaFold的出現,無疑讓科學界看到了曙光。

2021年7月,人工智能公司DeepMind和歐洲生物信息研究所合作,發布由AlphaFold預測的蛋白結構數據庫,完成了人類蛋白質組98.5%的蛋白質結構預測。這被認為是本世紀最重要的科學突破之一。

随後,DeepMind在《自然》雜志上公布了AlphaFold2的源代碼。

AlphaFold2可在幾分鐘内破譯一般蛋白質的三維結構,還能預測一個由2180個氨基酸相連的大蛋白質的結構。

“在Alphafold2之前,AI技術實際上一直都沒有真正進入微觀的生命世界。AI技術之于微觀生命世界不僅是一個必要條件,也是一個充分條件。”郭天南說。

如果沒有AI技術,人類的理解力不可能企及如此多的蛋白質動态。因為它實在是太複雜了。

“基因相對穩定,一個人一輩子做一次基因測序就夠了,但蛋白質無時無刻不在發生變化。就算是一個感冒發生,都會改變很多細胞、蛋白質。而精準醫學就是根據病人當前的情況,給他最合适的診斷和治療方法。有了蛋白質組學 AI,精準醫學将會提高到另一個層面。”郭天南說。

LDT診斷和AI制藥催生的精準醫療

十幾年前,郭天南在武漢協和醫院血液科學習、工作,他記得非常清楚,格列衛一盒30多萬元,科室把它買下來,一顆一顆賣給病人。

後來,他遠赴蘇黎世聯邦理工學院,師從蛋白質組學領域的開拓者之一Ruedi Aebersold。

2017年歸國後,他把高通量質譜技術帶到了西湖大學實驗室。

這一技術簡而言之,就是給數以萬計的蛋白質“測體重”,通過精确到小數點後30位,去辨别A君、B君。

要知道在微觀世界,蛋白質始終處于變化之中,尚無任何技術可以通過分子表面特征去做識别;給蛋白質的運動“拍電影”,當藥物進入細胞後,記錄蛋白質變化所産生的大數據。“質譜是記錄分子量,高通量要求快,從中推斷出它是什麼樣的蛋白質、有多少量。”郭天南告訴《中國科學報》。

精準醫療主要涉及診斷與治療兩方面,西湖歐米在兩方面均有布局。

甲狀腺結節是人群中的高發病,有30%的甲狀腺結節無法識别惡性、良性,病人在心理壓力之下挨了不必要的一刀,而失去甲狀腺的病人更須終身服藥。

西湖歐米将蛋白質組結合AI技術,開發出的LDT産品,能夠讓這30%的病人中的絕大部分避免挨不必要的一刀。

郭天南還有一個“小目标”,那就是通過研發降低10倍左右成本的LDT産品,讓其成為物美價廉、病人可接受價格的診斷方法。

而更讓科學家與市場興奮的是,AI也賦予制藥更多想象空間。

《我不是藥神》把人們帶入創新藥的思考,然而創新藥開發無法逃離“雙十定律”,須投入10億元以上資金、開發周期在10年以上。

與國内不同,國外制藥公司非常重視開發新的藥物靶點。

目前已經發現的藥物靶點約有500個,而約40%的藥物是以G蛋白偶聯受體為靶點發現和設計的。

在AI制藥中,高通量質譜技術是公認的實際使用中最有效的測量選擇。

在郭天南看來,至少可以在兩方面入手:産生與制藥相關的蛋白質數據,聯合AI模型,建立起藥物篩選更有效的新方法,促進新藥的研發;建立一個基于蛋白質、大數據和AI技術的新的藥物生産與質控流程,找到最優化的藥物生産方法。

他正在同多個國際制藥公司合作開發藥物靶點,并配合醫院、藥廠開展相關制藥工作。

資方關注更有想象力的空間

對比二級市場尚未“顯山露水”,近年來,蛋白質組學在一級市場迎來了它的“小陽春”。

2020年,蛋白質工程服務商拜譜生物宣布完成千萬級Pre-A輪融資,蛋白質組學技術服務及産品銷售商中科新生命宣布完成2億元A輪融資,蛋白質組學技術開發及應用商景傑生物宣布完成5.3億元人民币的B輪融資。

郭天南所在的西湖歐米于今年1月13日宣布完成數億元Pre-A輪融資,該輪融資由倚鋒資本和高瓴創投共同領投,高榕資本、幂方資本和西湖科創投跟投。

此前西湖歐米于2021年完成了種子輪融資。

如今,蛋白質組學方法被應用到腎癌、肝癌、結直腸癌、肺癌、胃癌等癌症的臨床研究和診治中。

科學家也紛紛表示,蛋白質組學驅動的精準醫學(PDPM)新時代已經到來。

高榕資本執行董事樂貝林告訴《中國科學報》,用蛋白質做診斷、藥物抗體開發以及蛋白原料的公司此前受到資本青睐,它們分别代表了蛋白質在終端以及原料中間體的應用。

與此同時,布局蛋白質産業上遊端,比如全新發現的大數據端蛋白質組,近年來也受到關注。

“以往,蛋白質組在樣本大小、樣本類型,以及單位樣本所産生的數據量上有所限制。因此,我們更青睐在基礎數據方法學上有創新和獨到技術,并能産生高質量數據的公司。”樂貝林說。

掌握基礎方法學最核心的技術,可實現極小微量樣本蛋白質組的分析,多樣化的臨床樣本處理能力,獨到的數據分析解讀能力,以及醫學背景出身的郭天南是公司很好的“翻譯官”……這些都是西湖歐米被資方看中的原因。

從人類基因組計劃啟動到最近十年,境内外湧現了一批上市公司,如華大基因、腫瘤NGS公司Grail、蛋白質組學公司SEER。

“蛋白質組學理論上可以複刻基因組在診斷上的路線,甚至走得更加深入。更進一步看蛋白質組學的應用,從診斷邁向治療,想象空間可能更大。”樂貝林說,這也是對郭天南在該階段嘗試AI制藥的信心和期待所在。

能否步入深水區,發現有代表性的藥物靶點,并把它做成全新的藥物,是科學家孜孜以求的目标。

如中國科學院院士、軍事醫學科學院院長賀福初在肝癌方向發現了很好的靶點,在靶點上進行了藥物篩選。

“下一步,蛋白質組學的技術積累能否在藥物的創新性研發上有所突破,我們拭目以待。”樂貝林說。

如果将視野再拓展一些,除了重大疾病之外,蛋白質與生活中的慢病、代謝類疾病也有緊密關系。與蛋白質組學相結合的藥物、食品、保健品等終端産品,均未來可期。

人工智能預測蛋白質(當蛋白質組遇上AI)3

西湖歐米願景圖 西湖歐米供圖

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