在科学的殿堂中，人工智能（AI）以其强大的计算能力和智能算法，正日益成为探索未知、解码生命密码的bu可或缺的力量。其中，蛋白组学的领域更是在这股浪潮中迎来了革命性的进展。

通过将AI技术与蛋白质研究相结合，我们不仅能够深入理解细胞功能的复杂机制，更能够加速新药研发、精准医学的实现。蛋白质相互作用在细胞的各种重要生理活动中起着关键作用，而AI技术的应用将加速我们对这些复杂过程的理解。从蛋白质结构预测到复合物的识别，AI正yin领着结构生物学的新时代。

本次我们将通过解读 “From proteins to nanoparticles: domain-agnostic predictions of nanoscale interactions”，探寻AI在Science和蛋白组学研究中的关键角色，揭示人工智能为我们解锁生命谜题所带来的不可估量的意义。

文章题目：From proteins to nanoparticles: domain-agnostic predictions of nanoscale interactions
发表期刊：Nature Computational Science

影响因子：11.3
发表日期：2023年5月

纳米尺度相互作用在许多技术、生物和自然现象中起着关键作用，例如蛋白质-蛋白质相互作用、蛋白质-纳米颗粒相互作用和纳米颗粒-纳米颗粒相互作用。这些相互作用的准确和快速预测是一个具有广泛应用的挑战性问题，但目前的方法通常依赖于特定领域的信息，如蛋白质的序列和结构特征，而不能泛化到其他类型的结构，如纳米颗粒。

02 研究内容

Jacob Saldinger, Matt Raymond, Paolo Elvati和 Angela Violi提出了一种通用的机器学习方法 - NeCLAS，该模型使用粗粒化表示和化学特征来描述纳米颗粒和蛋白质的结构和性质，并使用置换不变的网络来捕捉它们的组合效应，快速准确地预测不同领域的纳米尺度相互作用，如蛋白质-蛋白质、蛋白质-纳米颗粒和纳米颗粒-纳米颗粒之间的相互作用。

NeCLAS模型性能

作者使用蛋白质-蛋白质和蛋白质-纳米颗粒的数据集来评估 NeCLAS 模型的性能。结果表明，该模型可以准确地预测两者之间的成对相互作用，并且可以识别出重要的相互作用位点和区域。该模型的预测与实验数据和分子动力学模拟的结果一致，证明了其可靠性和有效性。

NeCLAS特点

一是使用一种通用的、基于原子的粗粒化方法，将纳米颗粒和大分子转化为低维度的粗粒化结构，并计算每个粗粒化单元的局部和环境特征；二是使用一种排列不变的深度神经网络，预测两个分子之间的粗粒化单元的成对相互作用。

NeCLAS的优势在于，它能够处理多种类型的分子，而不依赖于特定的分子特征，如氨基酸序列或保守性；并且NeCLAS能够捕捉分子的结构对称性和化学邻域的影响，提高预测的准确性和可解释性；NeCLAS能够降低数据的噪声和不确定性，提高模型的稳定性和泛化能力，能够减少计算的开销，实现快速的预测和原子级的重构。

该文章的研究方法包括两个主要步骤

第yi步是将原子级的信息转化为低维度的粗粒化（CG）结构，并计算每个CG位点的局部和环境特征；第二步是训练一个排列不变的深度神经网络，来预测两个分子的CG位点之间的成对相互作用。

NeCLAS在三个不同的挑战中的应用

蛋白质-纳米颗粒的结合位点预测：NeCLAS可以预测纳米粒子与蛋白质的结合位置，这对于理解纳米粒子如何与生物分子相互作用以及如何影响生物过程具有重要意义。

纳米颗粒-蛋白质的动态相互作用特征：NeCLAS不仅可以预测纳米粒子与蛋白质的结合位置，还可以预测它们之间的动态相互作用特性。这对于理解纳米粒子如何影响蛋白质的功能和活性，以及如何影响生物过程具有重要意义。

纳米颗粒-纳米颗粒的相互作用和自组装倾向：NeCLAS还可以预测纳米粒子之间的相互作用和自组装倾向。这对于理解纳米粒子如何自我组装以形成更大的结构，以及如何影响材料的性能和功能具有重要意义。

03 总结

总的来说，NeCLAS的应用范围涵盖了从基础研究到纳米生物技术中的快速原型制作和设计的各个领域。这使得科学家可以更好地理解纳米粒子的潜在应用，并优化他们的设计。此外，NeCLAS的预测结果具有人类可理解性，这对于解释预测结果和指导实验设计具有重要价值。这种方法的应用不仅xian于蛋白质，还可以扩展到其他类型的纳米粒子，如纳米颗粒-纳米颗粒的相互作用。因此，NeCLAS为纳米科学和纳米技术的研究提供了一个强大的工具。