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AI解锁了阿尔茨海默氏症背后的长期生物医学之谜
AI模型揭示了错误折叠蛋白的结构秘密。一种新的人工智能（AI）工具为与疾病相关的蛋白质如何折叠为有害结构提供了重要的见解，这是理解神经退行性疾病（例如阿尔茨海默氏症和帕金森氏症）的重要一步。这项研究是由Changing Laboratory的Mingchen Chen和Rice University的Peter Wolynes领导的，[...]
来源:SciTech日报AI模型揭示了错误折叠蛋白质的结构秘密。
一种新的人工智能 (AI) 工具为疾病相关蛋白质如何错误折叠成有害结构提供了重要见解，这是理解阿尔茨海默氏症和帕金森氏症等神经退行性疾病的重要一步。
人工智能 阿尔茨海默病这项研究由昌平实验室的 Mingchen Chen 和莱斯大学的 Peter Wolynes 领导，介绍了 RibbonFold，这是一种新颖的计算方法，旨在预测淀粉样蛋白的结构，淀粉样蛋白是在患有神经退行性疾病的个体大脑中形成的长而扭曲的蛋白质纤维。研究结果发表在 4 月 15 日的《美国国家科学院院刊》上。
莱斯大学 美国国家科学院院刊与专注于正常功能蛋白质的现有工具不同，RibbonFold 是专门为模拟由错误折叠蛋白质形成的多样化和不规则形状而开发的。
“我们已经展示了如何通过结合对淀粉样原纤维能量景观的物理理解来预测其结构来限制人工智能折叠代码，”博士沃林斯说。布拉德-韦尔奇基金会科学教授兼理论生物物理中心联席主任。 “RibbonFold 的性能优于 AlphaFold 等其他基于人工智能的预测工具，后者仅经过训练才能预测正确折叠的球状蛋白质结构。”
超越黄金标准
他们的结果表明，RibbonFold 在这一专业领域优于现有的人工智能工具，并揭示了以前被忽视的淀粉样蛋白在体内形成和进化的细微差别。重要的是，它表明原纤维可能以一种结构形式开始，但随着时间的推移可能转变为更不溶的结构，从而导致疾病进展。