2021/7/22 l 14:40 l數位轉型攻略 III：IT 即戰力-第三堂
精選議題：2021/7/22 14:40【資安防禦零死角！勒索軟體說掰掰！】
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【人工智慧不只能下圍棋，還能預測困難的「蛋白質結構」？】

蛋白質是由一串胺基酸折疊而成。折疊的方法複雜曲折、纏繞糾結，但也正是這些三級結構決定了蛋白質在生物體內的功能。誰能釐清蛋白質的結構，誰就能理解生命的基本機制。

但是，蛋白質的結構卻相當難預測。直到DeepMind所開發出的人工智慧AlphaFold橫空出世，才開啟了AI預測蛋白質結構的風潮：

#胺基酸 #蛋白質 #人工智慧 #AlphaFold CASE 臺大科教中心

李嘉誠有份投資的人工智能公司DeepMind，幾年前在圍棋大賽之中響朵，今年就最新推出的AlphaFold 在兩年一次名為「蛋白質結構預測競賽」（CASP）比賽中，贏到開巷，被外國科學期刊形容為「格局的變革者」（a game changer），能讓人工智能在解決蛋白質結構方面「取得勝利」。

生物中有超過 2 億種蛋白質，但科學界只掌握當中約 17 萬種的結構。要了解這些形狀，研究人員才能了解細胞成分，幫助開發有效藥物，應用在醫療行業和社會上。但人類一直未能完全破解DNA之謎，只知道人體會藏着成千上萬種不同的蛋白質，而每種蛋白質包含數十到數百個氨基酸。這些氨基酸的排列，就會決定其三維（3D）形狀，當中「結構」和「形狀」又決定了蛋白質的功能。

而透過DeepMind的新技術Alphafold，就能夠顛覆過去的「X 射線晶體學」或「低溫電子顯微鏡」，以更快捷的實驗技術去解構蛋白質的 3D 結構無需花費數月甚至數年時間，去破解蛋白質結構。

每兩年一屆的 「蛋白質結構預測競賽」（CASP）就是一個試煉場，讓參賽隊伍推測約 100 種結構未明的蛋白質背後序列，部分小組負責計算每個序列的結構，部分小組則通過實驗確定結構，並為預測結果的準確程度評分。

這個比賽難度非常高，能在 100 分之中取得超過 90，成績已稱得上十分之高超，相當吻合實驗結果，而科技家在 2016 年，在最高難度組別只能取得約 40 分。

不過一切由DeepMind破局， 自 2018 年首次參加比賽，當時他們的算法 AlphaFold 也是基於這種比較策略，結合深度學習的計算方法，其中該軟件在龐大的數據庫，基於已知蛋白質的DNA序列和結構上進行訓練，並學習發現模式，當年已輕鬆獲勝，分數在每種結構上平均高於對手 15%，於最困難的目標贏得 GDT 最高約 60 分。

而在2020年的 CASP 比賽，AlphaFold 繼續獨領風騷，GDT 中位數得分高達 92.4，在對於最具挑戰性的蛋白質，中位數為更達 87，較次名最佳預測足足高出 25 分，一度更引起主辦者懷疑 DeepMind 可能是作弊！

蛋白質折疊成三維結構，一直堪稱是生物學上其一最大的謎團，未來依靠DeepMind，相信能夠促進人類文明，了解更多有關生命、醫學等周邊問題。可悲的是，當別人在關心這些科研議題，香港的創科局仍在停留於如何為「安心出行」跑數。

AlphaGo演化成Alphafold 征服蛋白質結構破解大賽
https://bit.ly/3qG9Bh2

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