近日，中國科學(xué)院國家納米科學(xué)中心施興華團(tuán)隊(duì)聯(lián)合清華大學(xué)高華健團(tuán)隊(duì)，開發(fā)了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的增強(qiáng)采樣方法——Adaptive CVgen，并將這一方法應(yīng)用于蛋白質(zhì)折疊和富勒烯（C60）合成研究。相關(guān)研究成果以Adaptive CVgen: Leveraging Reinforcement Learning for Advanced Sampling in Protein Folding and Chemical Reactions為題，發(fā)表在《美國國家科學(xué)院院刊》（PNAS）上。

解析微觀體系的動(dòng)態(tài)演化過程是基礎(chǔ)研究中的重點(diǎn)，但缺乏有效的方法來解析微觀體系的動(dòng)態(tài)過程。以冷凍電鏡為例，它能夠解析蛋白質(zhì)的晶體結(jié)構(gòu)，但僅能捕捉到穩(wěn)定的靜態(tài)信息，而無法揭示其瞬態(tài)或動(dòng)態(tài)演化過程。相比之下，理論計(jì)算方法在探索微觀體系的動(dòng)態(tài)行為方面展現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)。當(dāng)前，主流研究工具分為基于深度學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)工具、分子動(dòng)力學(xué)模擬、以增強(qiáng)采樣方法為主的長(zhǎng)時(shí)間模擬方法。增強(qiáng)采樣方法可進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間尺度模擬而具有廣闊前景。然而，當(dāng)前的應(yīng)用多僅局限于少數(shù)簡(jiǎn)單體系，普適性尚未得到驗(yàn)證，因此亟需開發(fā)具有廣泛適用性的增強(qiáng)采樣方法。

Adaptive CVgen屬于自適應(yīng)采樣方法的范疇。這類方法的特點(diǎn)之一是在模擬過程中不改變體系的自由能面形貌，能夠同時(shí)獲取體系的熱力學(xué)和動(dòng)力學(xué)信息。Adaptive CVgen具有兩個(gè)創(chuàng)新之處。一是引入高維反應(yīng)坐標(biāo)，可覆蓋體系演化過程中可能出現(xiàn)的各種狀態(tài)；二是利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)整合高維反應(yīng)坐標(biāo)以預(yù)測(cè)體系演化的方向。在蛋白質(zhì)折疊研究中，該方法展現(xiàn)出普適性，無需調(diào)整任何參數(shù)即可模擬包含多種二級(jí)結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)折疊動(dòng)態(tài)過程。這推動(dòng)了復(fù)雜體系長(zhǎng)時(shí)間模擬的研究進(jìn)程。

Adaptive CVgen可推廣至更為復(fù)雜的體系，如生物催化、基因表達(dá)與調(diào)控、藥物設(shè)計(jì)與開發(fā)、化學(xué)合成、催化反應(yīng)、工程材料等學(xué)科領(lǐng)域。這一方法有望推動(dòng)復(fù)雜體系動(dòng)力學(xué)研究的發(fā)展，為相關(guān)領(lǐng)域提供新的思路與工具。

研究工作得到國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國家自然科學(xué)基金和中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)的支持。

論文鏈接

Adaptive CVgen方法流程圖

Adaptive CVgen采樣得到的構(gòu)象演化過程