本报讯（全媒体记者师亚萍）近日，安徽大学人工智能学院孙长银教授、叶盛教授团队携手中国科学技术大学江俊教授团队，成功开发一套全新人工智能计算框架，可依据二维红外光谱直接重建与多种重大疾病紧密相关的蛋白质动态三维结构，这些疾病涵盖阿尔茨海默症、帕金森症、Ⅱ型糖尿病以及甲状腺素淀粉样变性等。
　　面对解析蛋白质结构的难题，研究团队创新提出“光谱驱动的结构建模”理念，将量子化学计算、深度学习与结构建模技术深度融合，构建大规模蛋白质构象–光谱映射数据库，并训练出能从二维红外光谱精准预测蛋白质三维结构的机器学习模型。
　　研究结果显示，该模型能准确重构多种致病蛋白关键聚集片段结构，如阿尔茨海默症β淀粉样蛋白等。尤为突出的是，它还能识别小分子抑制剂与蛋白结合引发的构象动态变化，清晰呈现配体结合诱导的结构重组过程。
　　此项研究实现了从二维光谱直接解析蛋白原子级结构，为深入探究淀粉样蛋白错误折叠机制以及设计相关抑制剂提供了关键方法突破，有望为神经退行性疾病的治疗带来新的希望。