设计RNA分子结构很困难?AI说:小意思

药明康德AI/报道

RNA,又称为核糖核酸,是细胞内DNA的信使,负责接收DNA的指令并指导蛋白质的合成。如果RNA无法正常工作,将可能严重影响身体机能的运转。正因为RNA如此重要,所以德国弗莱堡大学的研究人员才研发出了一款AI系统,用于学习RNA的分子结构设计

图片来源:Pixabay

弗莱堡大学计算机科学系开发的AI系统名为LEARNA,命名的灵感大概源于英文单词“学习”(learn),并巧妙地把RNA三个字母藏于其中。LEARNA也确实具有很强大的学习RNA分子结构设计的功能。这项研究的论文最近发表于深度学习的顶级会议之一,国际学习表征会议(ICLR)。

LEARNA采用了深度强化学习(reinforcement learning)算法,这种算法可以让人工智能顺次预测RNA序列。AI首先生成一个序列,并对其进行折叠,通过比照预测序列折叠结果和实际RNA结构来进一步调整RNA的预测算法,优化RNA分子结构设计。

同时,研究人员还在这个算法的基础上开发了第二个版本,“Meta-LEARNA”。这个加强版AI可以使用单一方法来解决多种不同RNA的设计问题,这种方法被称为定制生成模型(tailor-made generative model)

▲上图依次为目标RNA结构,RNA序列,模拟折叠的RNA结构(图片来源:arxiv论文截图)

Meta-LEARNA使用了拥有20个核心的处理器,在一小时内就可以学习8000种不同的RNA分子结构。研究指出,它可以处理并预测Eterna100中65%的RNA分子结构,并且按序列结构依次选择合适的核酸。这就好比是在砌墙的时候选择每一块合适的砖头,对于RNA这堵墙,核酸就是那一块块的砖头。

目前科学家广泛认为,人工处理RNA相关科学问题的能力暂时强于人工智能。Eterna是一个提供RNA在线协作的开放平台,Eterna100代表了目前人工可以处理RNA分子结构的水平。研究结果表明,Meta-LEARNA已经可以达到所有人工能力集合的65%,并且速度要远快于人工处理

LEARNA在RNA分子设计上的工作原理和DeepMind公司前不久推出的蛋白质折叠工具AlphaFold有几分类似。RNA分子设计在医药、生物科技、生物信息等领域都占据了很重要的位置,并将是未来发展的重要方向。这项新的研究也揭示了人工智能和深度学习在RNA分子领域的巨大潜力

参考资料:

[1] This AI system can design RNA. Retrieved Jan 10, 2019 from https://venturebeat.com/2019/01/03/this-ai-system-can-design-rna/

[2] Runge, et al., Learning to design RNA. ICLR 2019. Retrieved Jan 10, 2019 from https://arxiv.org/pdf/1812.11951.pdf

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