OpenAI GPT-4 AI 模型潛力挖掘：高精度建模基礎蛋白質結構

IT之家 8 月 22 日消息，科技媒體 The Decoder 昨日（8 月 21 日）發佈博文，報導稱羅格斯大學的一項研究表明，OpenAI 公司的 GPT-4 語言模型能高精度模擬簡單的氨基酸和蛋白質結構。

相關研究成果發表在《Scientific Reports》上，該科研團隊使用 GPT-4 AI 語言模型，探索其在基本結構生物學任務中的表現，結果發現該 AI 模型可以準確預測分子結構。

科學家們要求 GPT-4 建立 20 種標準氨基酸的三維結構模型，在反饋結果中準確地預測了原子組成、鍵長和角度，不過 GPT-4 在模擬環狀結構和立體化學構型時卻出現了錯誤。

在另一項實驗中，GPT-4 被要求模擬常見的蛋白質結構元素–α-螺旋的結構，需要集成 Wolfram 插件進行數學計算，結果模型與實驗確定的 α-螺旋結構相當。

此外，GPT-4 還分析了抗病毒藥物 Nirmatrelvir 與 SARS-CoV-2 主要蛋白酶之間的結合。該模型正確識別了參與結合的氨基酸，並準確指定了相互作用原子之間的距離。

由於 GPT-4 並不是專門為結構生物學任務開發的，因此這些能力非常突出。研究人員指出，GPT-4 的建模方法尚不明確。它可以使用訓練數據集中的現有原子坐標，也可以從頭開始重新計算結構–要得出明確的結論，還需要進一步的廣泛研究。

研究人員表示，AlphaFold 3 等專用人工智能工具可以預測更複雜的結構，而 GPT-4 則有望完成基本的結構生物學任務。這種建模能力目前還很初級，實際應用有限。

儘管如此，研究小組表示，這項研究開創了將這種技術應用於結構生物學的先例。研究人員建議進一步研究生成式人工智能的能力和局限性，可以在結構生物學領域之外，進一步探索 AI 在其他潛在的生命科學領域的應用。

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