利用人工智能，UCPH的研究人员解决了一个问题，这个问题迄今一直是重要蛋白质研究的绊脚石，该研究涉及癌症、阿尔茨海默氏症和帕金森氏症等疾病背后的动态，以及可持续化学和新基因编辑技术的发展。

 

研究人员使用显微镜和smFRET技术来观察蛋白质的运动以及与周围环境的相互作用，分析收集到的巨大数据集一直是一项耗时且具有挑战性的任务。与此同时， 杏耀平台 ，这项任务需要高水平的专业知识。因此，填充服务器和硬盘的激增。现在，来自化学系、纳米科学中心、诺和诺德基金会蛋白质研究中心以及哥本哈根大学尼尔斯波尔研究所的研究人员开发了一种机器学习算法来完成这项艰巨的任务。

 

“我们过去常常对数据进行排序，直到我们走神。现在我们的数据分析是在触摸按钮。这个算法至少比我们做得好。这为我们提供了比以往任何时候收集更多数据和更快得到结果的资源，”生物物理学家、化学系和纳米科学中心的博士生Simon Bo Jensen解释说。

 

该算法已经学会了识别蛋白质的运动模式，使其能够在几秒钟内对数据集进行分类——而这一过程通常需要专家几天的时间才能完成。

 

“到目前为止，我们拥有成千上万种模式的大量原始数据。我们过去常常手动检查，杏耀主管一次检查一个。这样，我们就成为了自己研究的瓶颈。即使对专家来说，进行一致的工作并一次又一次地得出相同的结论也是困难的。毕竟，我们是会疲劳的人，而且容易出错。”西蒙·博·延森说。

 

这个算法只需要一秒钟

 

UCPH研究人员对蛋白质运动和功能之间关系的研究是国际公认的，对理解人体功能是至关重要的。例如，包括癌症、阿尔茨海默病和帕金森氏症在内的疾病都是由蛋白质聚集或改变它们的行为引起的。获得今年诺贝尔化学奖的基因编辑技术CRISPR也依赖于蛋白质剪切和剪接特定DNA序列的能力。当UCPH的研究人员如Guillermo Montoya和Nikos Hatzakis研究这些过程是如何发生的时候，他们使用了显微镜数据。

 

“在我们能够治疗严重疾病或充分利用CRISPR之前，我们需要了解蛋白质这种最小的构建块是如何工作的。这就是蛋白质运动和动力学发挥作用的地方。这就是我们的工具能提供巨大帮助的地方，”诺和诺德基金会蛋白质研究中心的吉勒莫·蒙托亚教授说。

 

来自世界各地的关注

 

世界各地的蛋白质研究人员似乎一直缺少这样一种工具。一些国际研究小组已经展示了他们自己，并对使用该算法表示了兴趣。

 

“这个人工智能工具对该领域整体来说是一笔巨大的红利，因为它提供了以前没有的通用标准，用于世界各地的研究人员需要比较数据的时候。”以前，很多分析都是基于对哪些模式有用的主观意见。不同研究小组的情况不同。现在，我们配备了一种工具，可以确保我们都能得出同样的结论，”化学系副教授兼诺和诺德基金会蛋白质研究中心副副教授、研究主任尼科斯·哈扎基斯解释说。

 

他补充说，该工具也提供了不同的视角:

 

尽管分析蛋白质运动的编排仍是一个小众领域，杏耀注册但随着所需的高级显微镜变得越来越便宜，它已经获得了越来越多的应用。不过，分析数据需要高水平的专业知识。我们的工具让更多生物学和生物物理学的研究人员可以使用这种方法，甚至包括那些没有专门技能的人，无论是研究冠状病毒，还是开发新药物或绿色技术。”