AI设计蛋白质新方法登Science，强化学习直接根据预想优化结构

​

强化学习不仅能下围棋，还能设计蛋白质。

论文地址：
https://www.science.org/doi/10.1126/science.adf6591 

参考链接：
https://phys.org/news/2023-04-board-games-protein.html

该研究来自华盛顿大学David Baker教授团队

RoseTTAFold团队独创性方法，利用强化学习、自上而下设计蛋白质复合物结构，登上最新一期Science。

利用该方法，团队设计出了上百个蛋白质结构。经电子显微镜等观测证实，这些结构大部分都能在实验室中合成。而且预期纳米结构和实际纳米结构之间的平均偏差小于单个原子直径，即实现了精确原子级设计。在实际应用上，由该方法设计出的蛋白质能有效在小鼠体内产生有用抗体，并为未来开发出更有效的疫苗和药物创造可能。

作为AI设计蛋白质领域的明星团队，华盛顿大学David Baker教授曾率队开发出精度上可媲美AlphaFold2的蛋白质预测设计方法RoseTTAFold。

并在实际计算中达到了更快更轻便的效果，只需要一个英伟达RTX2080 GPU，10分钟就能算出蛋白质结构。

​Read More