Missouri大学的研究人员正在使用一种人工智能（AI），这种AI以前用于分析美国国家篮球协会（NBA）球员如何移动身体，现在帮助科学家开发针对癌症和其他疾病的治疗新药物疗法。

这种被称为图神经网络的人工智能类型，可以帮助科学家加快筛选研究蛋白质动力学产生的大量数据所需的时间。MU工程学院电气工程和计算机科学系策展人杰出教授、该研究的作者之一Dong Xu说，这种方法可以为识别有效工作的药物蛋白质目标位置提供新方法。

Dong Xu也是Paul K.和Dianne Shumaker生物信息学教授，他说，以前药物设计师可能知道蛋白质结构上的几个地方可以靶向他们的治疗。“这种方法的一个新颖结果是，我们确定了蛋白质结构不同区域之间的途径，这可能会使正在设计药物的科学家看到提供靶向疗法的其他可能目标地点。这可能会增加治疗成功的机会。”

Dong Xu表示，他们还可以模拟蛋白质如何根据癌症的发展等不同情况而变化，然后使用这些信息推断它们与其他身体功能的关系。通过机器学习，我们真的可以研究蛋白质结构不同区域内的重要相互作用。“我们的方法对研究蛋白质时涉及的数据以及蛋白质的能量状态进行了系统审查，这可能有助于识别任何可能的突变效应。这很重要，因为蛋白质突变可以增加体内癌症和其他疾病发生的可能性。”

该研究《Neural relational inference to learn long-range allosteric interactions in proteins from molecular dynamics simulations》发表在《 Nature Communications》上。MU的JuexCin Wang和中国吉林大学的Jingxuan Zhu和Weiwei Wei Han也为这项研究做出了贡献。

原文链接：https://techxplore.com/news/2022-05-ai-large-amounts-biological.html

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-29331-3