8月22日，科技界传来令人瞩目的新闻，The Decoder科技媒体在其博客上披露，罗格斯大学的最新研究揭示了OpenAI公司开发的GPT-4语言模型在模拟氨基酸和蛋白质结构方面的惊人准确性。
这项突破性的研究成果已于《科学报告》期刊上发表，研究团队利用GPT-4 AI语言模型，对其在基础生物学任务中的表现进行了深入探究，发现该模型在预测分子结构方面表现出了令人瞩目的准确性。
在实验中，科学家们指导GPT-4构建了20种标准氨基酸的三维结构模型，模型不仅成功预测了原子的组成，还准确计算出了键长和角度。尽管在模拟环状结构和立体化学构型时遇到了一些挑战，但GPT-4的表现仍然令人印象深刻。
进一步的实验中，GPT-4被赋予了模拟α-螺旋结构的任务，这是一种常见的蛋白质结构元素。通过集成Wolfram插件进行必要的数学计算，GPT-4所构建的模型与实验确定的α-螺旋结构高度一致。
GPT-4的能力不仅限于此，它还成功分析了抗病毒药物Nirmatrelvir与SARS-CoV-2主要蛋白酶之间的结合机制。模型不仅正确识别了参与结合的氨基酸，还精确指定了相互作用原子之间的距离。
值得注意的是，GPT-4并非专为结构生物学任务设计，其展现出的建模能力尤为引人注目。尽管研究人员指出GPT-4的建模方法尚不完全清晰，但它能够利用训练数据集中的现有原子坐标，或者从头开始计算结构，这一点需要进一步的研究来明确。
与专为结构生物学设计的AlphaFold 3等专业人工智能工具相比，GPT-4在预测更复杂结构方面可能有所不及，但其在基础结构生物学任务上的潜力已经得到了初步验证。尽管这种建模能力目前还处于初级阶段，实际应用范围有限，但研究团队认为，这项研究为将生成式人工智能技术应用于结构生物学领域奠定了基础。
研究人员建议，进一步探索生成式人工智能的潜力和局限，不仅在结构生物学领域，还可以在更广泛的生命科学领域中寻找AI的应用前景。
这项研究无疑为AI在生命科学领域的应用开辟了新的可能性，其深远影响值得我们持续关注。
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生成式人工智能在基础结构生物学建模中展现潜力
OpenAI的GPT-4在模拟基本蛋白质结构方面给科学家带来惊喜
