OpenAI GPT-4 AI模型潜力挖掘：高精度建模基础蛋白质结构

科技媒体 The Decoder 昨日（8 月 21 日）发布博文，报道称罗格斯大学的一项研究表明，OpenAI 公司的 GPT-4 语言模型能高精度模拟简单的氨基酸和蛋白质结构。

相关研究成果发表在《Scientific Reports》上，该科研团队使用 GPT-4 AI 语言模型，探索其在基本结构生物学任务中的表现，结果发现该 AI 模型可以准确预测分子结构。

科学家们要求 GPT-4 建立 20 种标准氨基酸的三维结构模型，在反馈结果中准确地预测了原子组成、键长和角度，不过 GPT-4 在模拟环状结构和立体化学构型时却出现了错误。

在另一项实验中，GPT-4 被要求模拟常见的蛋白质结构元素--α-螺旋的结构，需要集成 Wolfram 插件进行数学计算，结果模型与实验确定的 α-螺旋结构相当。

此外，GPT-4 还分析了抗病毒药物 Nirmatrelvir 与 SARS-CoV-2 主要蛋白酶之间的结合。该模型正确识别了参与结合的氨基酸，并准确指定了相互作用原子之间的距离。

由于 GPT-4 并不是专门为结构生物学任务开发的，因此这些能力非常突出。研究人员指出，GPT-4 的建模方法尚不明确。它可以使用训练数据集中的现有原子坐标，也可以从头开始重新计算结构--要得出明确的结论，还需要进一步的广泛研究。

研究人员表示，AlphaFold 3 等专用人工智能工具可以预测更复杂的结构，而 GPT-4 则有望完成基本的结构生物学任务。这种建模能力目前还很初级，实际应用有限。

尽管如此，研究小组表示，这项研究开创了将这种技术应用于结构生物学的先例。研究人员建议进一步研究生成式人工智能的能力和局限性，可以在结构生物学领域之外，进一步探索 AI 在其他潜在的生命科学领域的应用。