以下文章經許可轉載自The Conversation，這是一個涵蓋最新研究的線上出版物。
機器人的運動可能很笨拙。
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對我們人類來說，一個健康的大腦可以處理身體運動的所有微小細節，而無需有意識的關注。對於沒有大腦的機器人來說則不然——事實上，計算機器人運動本身就是一個科學子領域。
我在華盛頓大學蛋白質設計研究所的同事們已經弄清楚了如何應用一種最初設計用於幫助機器人移動的演算法來解決一個完全不同的問題：藥物發現。該演算法幫助解開了一類被稱為肽大環的分子，它們具有吸引人的藥物特性。
一小步，一大步
負責程式設計運動的機器人專家將其構想為他們所謂的“自由度”。以金屬臂為例。肘部、腕部和指關節是可移動的，因此包含自由度。前臂、上臂和每個手指的各個部分則不是。如果您想程式設計一個機器人伸出手抓住物體或邁出計算好的一步，您需要知道它的自由度是什麼以及如何操縱它們。
一個肢體擁有的自由度越多，其潛在的運動就越複雜。即使是指導簡單的機器人肢體所需的數學也出奇地深奧；該領域的奠基人費迪南德·弗羅伊登斯坦曾將支撐一個具有七個關節的肢體運動的計算稱為“運動學的珠穆朗瑪峰”。
弗羅伊登斯坦在 20 世紀 50 年代計算機時代初期開發了他的運動學方程。從那時起，機器人專家越來越依賴演算法來解決這些複雜的運動學難題。一種名為“廣義運動閉合”的演算法特別地解決了七關節問題，允許機器人專家將精細控制程式編寫到機械手中。
分子生物學家注意到了這一點。
生活細胞內的許多分子可以被認為是具有樞軸點或自由度的鏈條，類似於微小的機械臂。這些分子根據化學定律彎曲和扭曲。肽及其細長的近親蛋白質通常必須採用精確的三維形狀才能發揮作用。準確地預測肽和蛋白質的複雜形狀可以使像我這樣的科學家瞭解它們是如何工作的。
掌握大環
雖然大多數肽形成直鏈，但一個被稱為大環的子集形成環。這種形狀提供了獨特的藥理優勢。環狀結構不如鬆散的鏈條靈活，這使得大環非常穩定。而且，由於它們沒有自由端，一些大環可以抵抗體內快速降解，否則這是攝入的肽的常見命運。
諸如環孢菌素之類的天然大環是迄今為止確定的最有效的治療劑之一。它們結合了小分子藥物（如阿司匹林）的穩定性優勢和大抗體治療劑（如赫賽汀）的特異性。製藥行業的專家將這類藥物化合物視為“有吸引力，但被低估了”。
“大自然中存在著種類繁多的大環——在細菌、植物、一些哺乳動物中，”《科學》雜誌新報告的主要作者加拉夫·巴德瓦傑說，“大自然為了其自身特殊的功能而進化了它們。”事實上，許多天然大環是毒素。例如，環孢菌素顯示出抗真菌活性，但也可以作為臨床上強大的免疫抑制劑，使其可用於治療類風溼性關節炎或防止移植器官排斥。
生產新的大環藥物的一種流行策略是在原本安全穩定的天然大環骨架上移植藥用特性。“當它起作用時，效果非常好，但我們可以有把握地使用的特徵明確的結構數量有限，”巴德瓦傑說。換句話說，在製造新的大環藥物時，藥物設計者只能獲得少數幾個起點。
為了建立更多可靠的起點，他的團隊使用了廣義運動閉合——機器人關節演算法——來探索大環可以採用的可能的構象或形狀。
適應性演算法
就像鑰匙一樣，大環的確切形狀很重要。構建一個具有正確構象的分子，您可能會開啟一種新的療法。
根據該報告的另一位主要作者維克拉姆·穆里根的說法，建模真實的構象是“大環設計中最困難的部分之一”。但是，由於受機器人技術啟發的演算法的效率，該團隊能夠以“相對較低的計算成本”實現對可能的構象的“近乎詳盡的取樣”。
事實上，這些計算非常高效，以至於大部分工作不需要像分子工程領域通常那樣使用超級計算機。相反，屬於志願者的數千部智慧手機被網路連線在一起，形成一個分散式計算網格，科學計算被分成可管理的小塊。
隨著最初的智慧手機數字運算完成，該團隊仔細研究了結果——數百種前所未見的大環的集合。當在實驗室中化學合成了十幾種這樣的化合物時，發現其中九種實際上採用了預測的構象。換句話說，智慧手機正在準確地呈現科學家現在可以最佳化其作為靶向藥物潛力的分子。
該團隊估計，由於這項工作，可以可靠地用作藥物設計起點的大環數量已從不到 10 個躍升至 200 多個。許多新設計的大環包含在生物學中從未見過的化學特徵。
迄今為止，大環肽藥物在對抗癌症、心血管疾病、炎症和感染方面顯示出希望。由於機器人數學、一些智慧手機和一些跨學科思考，患者可能很快會從這一有前景的分子類別中看到更多益處。
本文最初發表於The Conversation。閱讀原文。