陽明交大高速蛋白質結構比對演算法 加速新藥開發

國立陽明交通大學生物科技學系羅惟正副教授與諾貝爾化學獎得主瓦謝爾(Arieh Warshel)合作，開發出高效能蛋白質結構比對搜尋演算法SARST2，該演算法可在龐大的數億筆資料庫中迅速比較蛋白質結構，加速新藥研發，解決科學界的難題。

羅惟正解釋，蛋白質的功能取決於其立體結構，因此如何從胺基酸序列精準預測蛋白質結構，一直是科學界核心問題。隨著Google DeepMind 2020年推出結構預測系統AlphaFold2後，該問題有了強大解答工具，卻也帶來蛋白質結構資料量因AlphaFold團隊投入大規模預測後暴增千倍，使結構比對分析面臨前所未有的大數據壓力的新挑戰，全球科研亟需高效能的新世代演算法。

羅惟正研究團隊整合AI與結構平運算技術開發的SARST2演算法，可在數億筆資料中精準比對蛋白質結構，速度較既有演算法快上數百至數萬倍，且記憶體與磁碟使用量皆大幅降低，與國際最新演算法相比毫不遜色。

這項研究刊登在《Nature Communications》，展現臺灣團隊在全球生物資訊領域的實力及韌性。