8月6日，《细胞陈述》（Cell Reports）颁发了广东工业年夜学生物医药学院传授林章凛团队与华南理工年夜学生物学院副传授杨晓锋团队合作的最新研究功效。他们在人工智能的生物学利用方面获得主要进展，成功构建一种新型的人工智能框架——DeepMineLys，并发现迄今为止在人类微生物组中最有用的溶菌酶。

DeepMineLys的示意图。研究团队供图

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论文第一作者、华南理工年夜学生物科学与工程学院2018级博士生付一然暗示，作为概念验证，该研究利用了人类微生物宏基因组数据，从中辨认和发掘有医治耐药菌潜力的溶菌酶，它标记着人工智能在生物学范畴利用的一个主要冲破。

“DeepMineLys不但可以或许发掘溶菌酶，它具有卵白质发掘的普遍利用潜力，为将来的生物学研究供给了一个有力的东西。”论文配合通信作者林章凛暗示，DeepMineLys的成功得益在构建了涵盖普遍噬菌体溶菌酶的周全练习数据集，集成了TAPE等进步前辈算法和编码手艺，采取了三层卷积神经收集和双轨架构等几个要害身分，极年夜地晋升了模子的猜测机能。

在机能评估方面，研究团队利用了切确度、召回率和F1分数等多种指标，在自力数据集的验证中，DeepMineLys的F1分数到达84.00%，比拟现有方式晋升了20.84%。他们成功从三个分歧的人类微生物宏基因组数据集中辨认出一千多种新的溶菌酶（类似度小在60%）。

研究团队还畴前100个候选溶菌酶随机选择了16个进行了尝试验证，此中11个被证实具有活性，最强的一个溶菌酶的活性乃至比传统溶菌酶超出跨越6.2倍，成为迄今为止在人类微生物组中发现的最有用的溶菌酶。划一主要的是，研究团队指出了人工智能用在生物学问题的若干限制和拟待解决的要害问题。

一是，生物问题触及的可能数据库要弘远在物理问题的数据库。好比，生齿今朝的总数只有80亿摆布，所以人脸辨认是相对轻易的；但单个卵白质的三突变株数就高达千亿。二是，今朝人工智能手艺的验证根基局限在内推，而生物学问题更需要外推能力，是以利用自力数据集验证更显主要。三是，年夜部门人工智能的生物学研究今朝缺少尝试验证。

“这些问题的解决，将极年夜鞭策人工智能在生物学范畴的利用。”林章凛说。

相干论文信息：https://doi.org/1华体会体育app0.1016/j.celrep.2024.114583

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