DeepMind團隊開發出AlphaGo
Google的團隊題DeepMind團隊開發的一種人工智慧演算法，似乎已經破解了一道難題，新突這問題在生物學界已經困擾了科學家好幾十年，破解甚至認為幾乎不可能解決，決長界如今卻被人工智慧解開了。期困
DeepMind是擾生一家英國的人工智慧公司，該公司建立於2010年，物學最初名稱是蛋白疊問DeepMind科技（DeepMind Technologies Limited），它在2014年被Google公司收購。質折
有了Google這樣強大的團隊題「金主」做靠山，DeepMind取得許多不錯的新突成績，其中最受矚目的破解就是在2016年AlphaGo首次擊敗南韓圍棋冠軍李世乭，比分為1：4。決長界之後DeepMind仍不斷開發出新AI系統，期困挑戰人類的擾生極限。
長期困擾生物學界的「蛋白質折疊」問題
就在最近，DeepMind在其部落格文章中，宣佈該公司的科學家，開發了一種名為AlphaFold 2的人工智慧演算法，解決了生物學界所謂的蛋白質折疊問題。
大量DNA基因被定序完成後，等於人類取得了生命的分子密碼，如果曉得這些密碼的含義，就能了解其所對應的蛋白質的功能與作用。不過在我們知道DNA的三聯碼之後，只能確定胺基酸鏈的排列順序，若要進一步預測蛋白質的結構與功能，卻是相當困難的事情。
因為胺基酸鏈可以折疊扭曲成蓆狀、螺旋狀等各種單元，互相再轉折連接起來，多個立體結構還可能進一步結合在一起共同運作，表現出特定的活性與功能。這些就是一直以來困擾著生物學界的「蛋白質折疊」問題。
AlphaFold 2成功預測蛋白質結構
AlphaFold 2人工智慧演算法的目標，是只根據蛋白質的組成狀態，就預測出蛋白質的形狀。若可以成功預測出蛋白質結構，將會極大地改善生物醫學技術，並讓醫生更快地找出許多疾病更有效地治療方法。
蛋白質結構預測的關鍵評估（CASP），對於科學家們一直以來都是非常大的挑戰，而AlphaFold 2人工智慧演算法，已經解決了這個長久存留在生物學界的問題。根據該團隊的研究發表，在2020年的CASP當中，AlphaFold 2預測蛋白質結構的平均分為92.4分（滿分為100分）。雖然這結果還不夠完美，但它已經超越了過去幾十年來該領域各種技術方面的解決方法。
除此之外，研究小組希望AlphaFold 2人工智慧演算法，能大大加快醫生分析新疾病和開發潛在治療方法的速度。馬克斯．普朗克發育生物學研究所所長、以及CASP評估員安德烈．盧普斯，在DeepMind的文章中表示：「AlphaFold驚人的技術，使我們能夠解決生物學界近十年來的蛋白質結構問題。」
參考資料
- DAN ROBITZSKI（2020,DECEMBER 1）.GOOGLE AI SOLVES LONGSTANDING, NEAR-IMPOSSIBLE BIOLOGY PROBLEM. Futurism
- AlphaFold: a solution to a 50-year-old grand challenge in biology（DeepMind）
本文經明日科學授權刊登，原文刊載於此
責任編輯：朱家儀
核稿編輯：翁世航