蛋白质科学家与人工智能对决

罗格斯大学的一组蛋白质科学家与计算机程序对决。

剧透警告：人工智能获胜。但仅以微弱优势。

人类与人工智能的对决

科学家决定进行一个实验，比较人类和人工智能在蛋白质设计和自组装方面的能力。罗格斯大学的维卡斯·南达（Vikas Nanda）是潜在科学家的首选，他是罗格斯大学高级生物技术和医学中心（CABM）的研究员。

实验旨在比较人类和人工智能在预测蛋白质序列组合方面的能力。

结果发表在《自然化学》杂志上。

南达、伊利诺伊州阿贡国家实验室的研究人员和美国各地的同事表示，这场竞争“非常接近，但决定性”。竞争使南达和几位同事与人工智能程序对决，后者以微弱优势获胜。

科学家们希望更好地了解蛋白质自组装，以设计新的创新产品用于医疗和工业应用。这些产品可能包括用于伤口的人工人体组织和用于新化学产品的催化剂。

南达是罗格斯大学罗伯特·伍德·约翰逊医学院生物化学和分子生物学系的教授。

“尽管我们拥有丰富的专业知识，但人工智能在几个数据集上表现得一样好或更好，展示了机器学习克服人类偏见的巨大潜力，”南达说。

蛋白质设计和自组装

蛋白质由大量的氨基酸连接而成，形成三维分子，具有复杂的形状。每个蛋白质的形状和所含的氨基酸决定了其行为。像南达这样的研究人员从事“蛋白质设计”，即创建产生新蛋白质的序列。该团队最近设计了一种合成蛋白质，可以快速检测神经毒剂VX。这一新发展可能对新的生物传感器和治疗方法产生重大影响。

蛋白质会自组装成超结构，对生物学具有重要意义。在某些情况下，似乎蛋白质遵循一种设计，例如当它们自组装成病毒的保护外壳时。其他时候，它们会在形成与某些疾病相关的生物结构时自组装。

“了解蛋白质自组装对于在医学和工业等许多领域取得进展至关重要，”南达说。

南达和五位同事被提供了一份蛋白质清单，并被要求预测哪些蛋白质可能会自组装。然后将这些预测与计算机程序的预测进行比较。

人类专家使用基于他们对蛋白质行为的观察的经验法则，包括电荷模式和对水的排斥程度。他们选择了11个他们预测会自组装的蛋白质，而人工智能选择了9个蛋白质。

实验显示，人类做出了6个正确的预测，共11个蛋白质，而计算机程序选择了9个蛋白质。

实验还表明，人类专家“偏爱”某些氨基酸而不是其他的，这导致了错误的选择。人工智能正确地选择了一些具有不明显特性的蛋白质。

“我们正在努力获得对导致自组装的化学相互作用的基本理解，所以我担心使用这些程序会阻止重要的见解，”南达说。“但我开始真正理解，机器学习只是另一种工具，就像其他任何工具一样。”