Nature

Protein là yếu tố thiết yếu của sự sống, và việc hiểu cấu trúc của chúng có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc hiểu cơ chế hoạt động của chúng. Thông qua một nỗ lực thử nghiệm khổng lồ^1–4, cấu trúc của khoảng 100.000 protein độc nhất đã được xác định⁵, nhưng điều này chỉ đại diện cho một phần nhỏ trong hàng tỷ chuỗi protein đã biết^6,7. Phạm vi bao phủ cấu trúc đang bị thắt nút bởi thời gian từ vài tháng đến vài năm cần thiết để xác định cấu trúc của một protein đơn lẻ. Các phương pháp tính toán chính xác là cần thiết để giải quyết vấn đề này và cho phép tin học cấu trúc lớn. Việc dự đoán cấu trúc ba chiều mà một protein sẽ chấp nhận chỉ dựa trên chuỗi axit amin của nó - thành phần dự đoán cấu trúc của 'vấn đề gấp nếp protein'⁸ - đã là một vấn đề nghiên cứu mở quan trọng trong hơn 50 năm⁹. Dù đã có những tiến bộ gần đây^10–14, các phương pháp hiện tại vẫn chưa đạt đến độ chính xác nguyên tử, đặc biệt khi không có cấu trúc tương đồng nào được biết đến. Tại đây, chúng tôi cung cấp phương pháp tính toán đầu tiên có khả năng dự đoán cấu trúc protein với độ chính xác nguyên tử ngay cả trong trường hợp không có cấu trúc tương tự nào được biết. Chúng tôi đã xác nhận một phiên bản thiết kế hoàn toàn mới của mô hình dựa trên mạng neuron, AlphaFold, trong cuộc thi Đánh giá Cấu trúc Protein Phê bình lần thứ 14 (CASP14)¹⁵, cho thấy độ chính xác có thể cạnh tranh với các cấu trúc thử nghiệm trong phần lớn các trường hợp và vượt trội hơn các phương pháp khác đáng kể. Cơ sở của phiên bản mới nhất của AlphaFold là cách tiếp cận học máy mới kết hợp kiến thức vật lý và sinh học về cấu trúc protein, tận dụng các sắp xếp nhiều chuỗi, vào thiết kế của thuật toán học sâu.