博士候选人JeroenMethorst开发了一种计算机系统，可以帮助研究人员找到创造新药所需的蛋白质。“我们整个团队现在都在使用这个程序，”梅索斯特说。他将捍卫他的博士学位。4月2日论文。

梅索斯特是一位纳米生物学家和生物物理学家，但他发现自己在实验室里不太得心应手。他自学了编程，结果证明这是他的强项。“我的主管耶尔格·里塞拉达(JelgerRisselada)问我是否愿意冒险并开发一些可能会失败但也可能会取得很好成果的东西。”

梅索斯特完成了他的博士学位。莱顿化学研究所研究了一种计算机策略，科学界可能会发现该策略非常有用。例如，同事NiekvanHilten寻找一种能够检测和消灭多种病毒的蛋白质。他利用梅索斯特制定的策略实现了这一目标。

系统对物理有足够的了解

“尼克的研究始于开发一种由二十种氨基酸组成的小蛋白质的想法。它必须能够识别并分解小病毒球体的强烈弯曲的膜，”梅索斯特说。他的系统对物理学有足够的了解，可以评估分子是否可以做到这一点。

它还可以虚拟地模拟进化以提出合适的分子。“你输入你想要一种由20个氨基酸组成的蛋白质，以及它需要做什么。计算机程序从几百个随机生成的蛋白质分子开始，每个蛋白质分子有20个氨基酸大小。”

进化算法允许选择杂交

另一个程序根据物理学评估这些分子：哪10或20个分子最擅长识别和分解弯曲的膜?然后这个选择被反馈到进化算法中。这种算法实际上将它们培育在一起，类似于自然选择。这些分子本质上有后代。

就像在自然界中一样，这些后代与父母相似，但也有所不同。然后，选择程序选择最好的，并将它们反馈到进化算法中。这个过程持续大约20或30代，直到研究人员满意为止。

研究人员是否能够满意，通过梅索斯特策略生成的模拟视频就可以清楚地告诉他们。“选择最佳分子的程序是通过在模拟中虚拟测试所有分子来实现的。”研究人员可以查看这些模拟的样本，并在满意时停止系统。

尼克·范·希尔滕(NiekvanHilten)一直在寻找有效的病毒杀手，但在大约25代后就停止了。下一代并没有比上一代有所改进。德国一家实验室发现，该分子确实能够识别并消灭现实中的病毒。

有时会出现问题：巧妙的进化生物动力学系统还发现了可以吸引胆固醇的分子。“不幸的是，这些分子在实验室中也强烈地相互吸引。这种聚集是不受欢迎的。”发生此类事故的原因是系统的知识并未涵盖所有物理知识。“它缺乏量子力学，因为这会减慢选择程序的速度，”梅索斯特说。

为了启动梅索斯特的系统，需要大量的计算能力。“这就是瓶颈，因为超级计算机很稀缺。你必须申请一台，就像申请研究经费一样。”

完善系统的关键

下一步是让大量的模拟数据可供其他研究人员使用。学生NinoVerwei正在研究一种自学习算法，该算法可以预测分子应如何构造以执行其功能。“这是完成我的系统的关键。它节省了大量的计算能力，并且分子在实验室中发挥作用的可能性增加了。”

该算法使用来自Methorst选择程序的大量模拟数据进行训练。基于这些知识，该算法可以预测未经实验室测试的分子的工作效果。“我们现在推出了一个网络服务器，人工智能可以预测分子的工作效果。”任何人都可以使用它。

所以梅索斯特的赌博结果相当积极。“我们整个团队现在都在使用我的程序。”他本人将暂时以博士后身份继续参与其中。“因为我编写了程序，所以我确切地知道如何使用它们。”

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