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科学日报，北京，2月7日根据物理学家组织网络2月6日的报道，加拿大多伦多大学的研究人员最近开发了一套新的机器学习算法，可以生成微小蛋白质分子的三维结构。研究人员指出，新算法有望彻底改变药物研发过程和我们对生命的理解。
多伦多大学博士生阿里·普尔贾尼解释说，确定蛋白质分子的三维原子结构对于理解它们如何工作以及它们对药物治疗的反应至关重要。
药物附着在特定的蛋白质分子上，改变它们的三维形状和工作方法。理想的药物通常被设计成特定的形状，因此它只附着于特定的蛋白质或与疾病相关的蛋白质，并且当它附着于身体中的其他蛋白质时不会产生副作用。
由于蛋白质比光波的波长小，如果不使用复杂的技术，如冷冻电磁技术，就不能直接看到它们。冷冻电磁技术使用高能显微镜从不同方向拍摄成千上万的冷冻蛋白质样品的低清晰度图像。然而，用这些低清晰度2D图像拼接正确的高清晰度3D结构是非常困难的。
然而，新算法使用显微图像重建蛋白质分子的3D结构，提供了一种更快和更有效的方法来获得正确的蛋白质结构。研究人员表示，现有技术需要几天甚至几周的时间才能在多台电脑的帮助下生成三维结构，而新方法可以在一台电脑的帮助下在几分钟内完成，这有望极大地推动新药的研发。
多伦多大学计算与数学科学学院院长大卫·弗莱特解释道:“这种新方法主要解决获取三维结构的速度和数量问题。”
普利亚尼说:“我们希望这种方法能够大大加快新药的开发，并使我们能够在原子水平上加深对生命的理解。”(记者刘霞)
