常常說「禿如其來」，但導致禿頭的真正原因你知道嗎？
11月17日，鵝廠發布了一項利好每個網際網路從業者打工人的重要ai醫學進展——禿頭元凶「srd5a2」的蛋白質結構被首次破解了！
更振奮人心的是，治脫藥物「非那雄胺」的防脫機制，也被精確鑑定。
長遠來看，科學家們根據srd5a2的蛋白質結構，研發一款更加對症下藥、藥到病除的防脫新藥，已經指日可待了~
這次新發現，不僅可以用於**脫髮，其他蛋白質分子和病理學機制的研究也都能用上，具有重要價值。
二氫睪酮是人體中已知最強的雄激素，水平過高的二氫睪酮會帶來前列腺增生和脫髮等等一系列困擾。
而二氫睪酮正是由前面介紹過的 srd5a2 催化合成。
所以，當患者因為二氫睪酮水平過高而出現前列腺增生和脫髮問題時，目前比較常用的**方式，是通過抑制 srd5a2 來降低患者二氫睪酮水平。
作為 srd5a2 的高效抑制劑，非那雄胺（finasteride）被廣泛用於**這類疾病。
雖然 srd5a2 如此重要和關鍵，它的高解析度結構資訊卻一直是個「黑盒」
最主要的技術難點， 是srd5a2 具有獨特的七次跨膜結構，其與人類全部已知結構的蛋白在結構上差異很大，難以通過現在比較常用的「模板建模」方法獲得初始構型來解析晶體資料。
鵝廠技術專家採用了相比「模板建模」難度更高的「從頭摺疊」方法， 可以不依賴於模板來**蛋白結構。
在 tfold 工具上進行的三項技術創新，則大幅提公升了「從頭摺疊」方法蛋白結構**的精度：
首先，實驗室研發了「多資料**融合」（multi-source fusion）技術，來挖掘多組多序列聯配（multiplesequence alignment, msa）中的共進化資訊。
然後，借助 「深度交叉注意力殘差網路」 （deep cross-attention residual network，dcarn），能極大提高一些重要的蛋白2d結構資訊（如：殘基對距離與取向矩陣）的**精度。
最後，通過一種新穎的「模板輔助自由建模「（template-basedfree modeling, tbfm）方法，將自由建模（free modeling, fm）和模板建模（template-based modeling, tbm）生成的3d模型中的結構資訊加以有效融合，從而大大提高了最終3d建模的準確性。
在研究方面，tfold 平台已在國際公認最權威的測試平台 cameo 上證明了它的創新價值及有效性。
使用者可以手動輸入待**的氨基酸序列或從本地上傳 fasta 格式的序列檔案。在經過一定時間的計算之後，使用者即可得到使用「從頭摺疊」方法**得到高精確度蛋白結構。
tfold server的3d modeling輸出頁面。左邊部分為從頭摺疊得到的3d蛋白模型；右邊部分是該3d模型在給定2d距離矩陣下的偏差。
依託大資料探勘與機器學習等先進技術優勢，鵝廠的技術人們正致力於推動ai與醫療產業的深度結合，為社會整體醫療水平提公升提供助力~
真誠祝願未來有一天，世界和平，沒有禿頂！
鵝廠申請「打工鵝」商標 這次又什麼新動作
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