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北大深研院“AI+蛋白质设计”项目荣获“数据要素×”大赛广东省一等奖、全国二等奖

来源：花匠小妙招时间：2024-11-02 18:43

北大深研院“AI+蛋白质设计”项目荣获“数据要素×”大赛广东省一等奖、全国二等奖

10月25日，由国家数据局牵头，中央网信办、交通运输部、农业农村部、商务部、文化和旅游部、国家卫生健康委、应急管理部、金融监管总局、中国证监会、国家医保局、中国科学院、中国气象局、国家文物局、国家中医药局等15个部门共同组织实施的2024年“数据要素×”大赛全国总决赛颁奖仪式在北京举行。大赛历时5个月，采取“地方分赛+全国总决赛”的方式，是国内首个聚焦数据要素开发应用的全国性大赛。全国各地来自政产学研用等领域的1.9万支队伍、10万参赛者围绕工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳等12条赛道展开激烈角逐。大赛组委会通过线上评审方式遴选出120支队伍进入路演答辩，从示范性、实效性、先进性等多个角度进行综合评价，最终评选出各赛道的一二三等奖（各赛道一等奖1名、二等奖2名、三等奖3名）和若干特色专项奖。经过多轮激烈竞争，北京大学深圳研究生院的“AI+蛋白质设计”项目获得了广东省一等奖、全国总决赛二等奖。

为了探索蛋白质设计领域的科研第四范式，深研院信息工程学院陈杰副教授和物理学院毛有东教授组成了AI+蛋白质设计联合研发团队。该团队利用数据和算法共同驱动，提升蛋白质设计的效率，并实现蛋白的可控设计。研发的药物对靶点的针对性更强，毒副作用更小，同时也能大幅提升药物研发的效率和可控性，期待为药物研发范式变革起到支撑作用。

AI+蛋白质设计团队的项目侧重于探索大数据驱动的蛋白质设计科研范式。2024年诺贝尔化学奖获得者、来自谷歌DeepMind的Demis Hassabis和John M. Jumper在2020年研发的AlphaFold2在蛋白质预测关键评估大赛（CASP）中表现优越，解决了生物学过去50年的重大挑战。自此，科学家们开始探索大数据的蛋白质设计方法，用于提升药物研发的效率、降低药物研发的时间成本。

该团队在AI+蛋白质设计领域取得了重要进展，提出了一种新的冷冻电镜成像算法，重建蛋白酶体底物降解动态自由能面，并收集了特有的四维冷冻电镜独有数据；根据该数据库模拟了蛋白酶体构象的连续体动力学变化，研发了国际领先（First in Class）的靶点机制（【Nature 605: 567-574 (2022)】。团队采用大数据进行多模态大模型训练，进行蛋白质设计、生成和筛选，并将成果进行了商业转化和多家企业开展了合作。截至目前，团队已在国际顶级学术期刊Nature、Science发表文章5篇，Nature子刊数十篇，将持续深耕人工智能驱动的蛋白质设计研究创新。

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