text: 港大研究团队利用深度学习预测疾病相关突变
  研究框架
  在过去的几年里，人工智能(AI)-机器模仿人类行为的能力-已经成为药物开发项目等高科技领域的关键参与者。人工智能工具帮助科学家使用优化的计算算法揭开大生物数据背后的秘密。人工智能方法，如深度神经网络，改善了生物和化学应用中的决策，如疾病相关蛋白的预测，新生物标志物的发现和小分子药物先导的从头设计。这些最先进的方法帮助科学家更有效、更经济地开发一种潜在的药物。
  由香港大学(港大)化学系孙宏哲教授领导的研究小组，与美国亚利桑那州梅奥诊所的王俊文教授(前港大同事)合作，实施了一种稳健的深度学习方法，以预测蛋白质中金属结合位点的疾病相关突变。这是预测金属蛋白中与疾病相关的金属相关位点突变的第一种深度学习方法，为应对人类疾病提供了一个新的平台。这项研究成果最近发表在顶级科学期刊“自然机器智能”(Nature Machine Intelligence)上。
  人体微量元素
  金属离子在人体生物系统的(病理)生理学中无论在结构上还是在功能上都起着关键作用。锌、铁和铜等金属是所有生命所必需的，它们在电池中的浓度必须受到严格控制。这些生理性金属离子的不足或过量都会导致人类患上严重的疾病。人们发现，人类基因组中的突变与不同的疾病密切相关。如果这些突变发生在DNA的编码区，它们可能会破坏蛋白质的金属结合位点，从而引发人类的严重疾病。了解蛋白质金属结合位点上与疾病相关的突变将有助于新药的发现。
  该团队首先整合了来自不同数据库的组学数据，以构建一个全面的训练数据集。通过查看收集到的数据的统计数据，研究小组发现不同的金属具有不同的疾病关联性。锌结合位点的突变在乳腺、肝脏、肾脏、免疫系统和前列腺疾病中起着重要作用。相比之下，钙和镁结合位点的突变分别与肌肉和免疫系统疾病有关。对于铁结合位点，突变更多地与代谢性疾病有关。此外，锰和铜结合位点的突变与心血管疾病有关，后者也与神经系统疾病有关。
  研究人员使用了一种新的方法，使用基于能量的亲和网格地图从金属结合位点提取空间特征。将这些空间特征与物理化学序列特征相结合来训练模型。最终结果表明，利用空间特征提高了预测性能，曲线下面积(AUC)为0.90，预测精度为0.82。鉴于金属组学和金属蛋白领域的先进技术和平台有限，提出的深度学习方法提供了一种将实验数据与生物信息学分析相结合的方法。这种方法将帮助科学家预测与癌症、心血管疾病和遗传疾病等疾病相关的DNA突变。
  孙教授说：“机器学习和人工智能在当前的生物和化学科学中扮演着重要的角色。在我的团队中，我们使用了包括金属组学和金属蛋白质组学在内的综合组学方法来研究生物和医学中的金属，我们已经使用体内/体外实验产生了大量有价值的数据。我们现在正在开发一种基于深度学习的人工智能方法，将这些原始数据转化为有价值的知识，带领我们揭示疾病背后的秘密，并与它们作斗争。我相信这种新颖的深度学习方法也可以用于其他项目，我们实验室正在进行这项工作。”