AI用尖端的人工智能解开蛋白质的秘密

DeepGO-SE 是由 KAUST 研究人员创建的人工智能工具，它使用逻辑蕴涵和高级语言模型彻底改变了对未知蛋白质功能的预测，显示出科学研究和生物技术应用的巨大潜力。

KAUST的DeepGO-SE AI工具在预测未知蛋白质的功能方面表现出色，在生物技术和研究中提供了有前途的应用。

一种新的人工智能（AI）工具可以对未知蛋白质的功能进行逻辑推断，有望帮助科学家解开细胞的内部运作。

该工具由KAUST生物信息学研究员Maxat Kulmanov及其同事开发，其性能优于现有的预测蛋白质功能的分析方法，甚至能够分析现有数据集中没有明确匹配的蛋白质。

蛋白质功能分析的进展

该模型被称为 DeepGO-SE，它利用了类似于 Chat-GPT 等生成式 AI 工具使用的大型语言模型。然后，它采用逻辑蕴涵，根据关于蛋白质工作方式的一般生物学原理，得出关于分子功能的有意义的结论。

从本质上讲，它使计算机能够通过构建世界部分的模型（在本例中为蛋白质功能）来逻辑地处理结果，并根据常识和推理推断出这些世界模型中应该发生什么的最合理的场景。

合作研究与应用

“这种方法有很多应用，”负责监督这项研究的KAUST生物本体研究小组负责人Robert Hoehndorf说，“特别是当有必要对神经网络或其他机器学习模型生成的数据和假设进行推理时，”他补充道。

Kulmanov 和 Hoehndorf 与 KAUST 的 Stefan Arold 以及瑞士生物信息学研究所的研究人员合作，评估了该模型破译蛋白质功能的能力，这些蛋白质在体内的作用是未知的。

该工具成功地使用了有关一种知之甚少的蛋白质的氨基酸序列及其与其他蛋白质的已知相互作用的数据，并精确预测了其分子功能。该模型非常准确，以至于 DeepGO-SE 在国际函数预测工具竞赛中在 1,600 多种算法中名列前 20 名。

影响和未来方向

KAUST团队现在正在使用该工具来研究在沙特阿拉伯沙漠极端环境中茁壮成长的植物中发现的神秘蛋白质的功能。他们希望这些发现将有助于识别用于生物技术应用的新型蛋白质，并希望其他研究人员采用该工具。

正如Kulmanov所解释的那样：“DeepGO-SE分析未表征蛋白质的能力可以促进药物发现、代谢途径分析、疾病关联、蛋白质工程、筛选特定目标蛋白质等任务。