AlphaFold發(fā)布5周年：從解決50年生物學(xué)難題到斬獲諾貝爾獎(jiǎng)

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11月25日，Demis Hassabis、John Jumper等人代表AlphaFold團(tuán)隊(duì)發(fā)文，回顧AlphaFold問世五年來對科學(xué)界的影響

自2020年以來，AlphaFold加速了科學(xué)研究的步伐，推動(dòng)了全球生物學(xué)發(fā)現(xiàn)的浪潮。這一成就已于2024年獲得諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)的認(rèn)可。

解決50年來的重大挑戰(zhàn)

五年前，AlphaFold 2解決了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測問題，證明了AI是推動(dòng)科學(xué)發(fā)展的有力工具。

蛋白質(zhì)是驅(qū)動(dòng)活細(xì)胞中每一項(xiàng)過程的微觀機(jī)器。它們由氨基酸鏈折疊成精確的三維結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)在很大程度上決定了蛋白質(zhì)的功能。如果蛋白質(zhì)折疊錯(cuò)誤，可能導(dǎo)致功能喪失并引發(fā)阿爾茨海默病、帕金森病等疾病。

幾十年來，確定這些結(jié)構(gòu)是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，往往需要一年或更長時(shí)間昂貴且艱苦的實(shí)驗(yàn)工作。

在2020年的CASP 14（蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測關(guān)鍵評估）競賽中，AlphaFold 2僅根據(jù)氨基酸序列就以驚人的準(zhǔn)確度預(yù)測了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。這一成就被廣泛視為生物學(xué)領(lǐng)域這一“50年重大挑戰(zhàn)”的解決方案。

全球發(fā)現(xiàn)引擎：300萬研究人員，2億結(jié)構(gòu)

2021年，DeepMind與EMBL-EBI合作推出了AlphaFold蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫（AlphaFold Protein Database）。一年后，團(tuán)隊(duì)發(fā)布了AlphaFold 2對超過2億個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測，完成了通過實(shí)驗(yàn)手段需要數(shù)億年才能解決的工作量。

該數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生的影響包括：

用戶規(guī)模：已被190多個(gè)國家的超過300萬名研究人員使用，其中包括100多萬來自中低收入國家的用戶

研究方向：超過30%與AlphaFold相關(guān)的研究集中于疾病理解，直接造福人類健康。

現(xiàn)實(shí)世界的變革

AlphaFold已成為科學(xué)家解決從生態(tài)保護(hù)到心臟健康等全球緊迫問題的標(biāo)準(zhǔn)工具。

蜜蜂保護(hù)：歐洲科學(xué)家利用AlphaFold解析了蜜蜂的關(guān)鍵免疫蛋白卵黃原蛋白（Vitellogenin, Vg）。這些結(jié)構(gòu)洞察正用于瀕危蜂群的保護(hù)工作，并指導(dǎo)AI輔助育種計(jì)劃，以培育更健康的傳粉昆蟲

心臟病研究：動(dòng)脈粥樣硬化是全球死亡的主要原因。數(shù)十年來，低密度脂蛋白（LDL）中的核心蛋白載脂蛋白B100（apoB100）結(jié)構(gòu)一直難以捉摸。AlphaFold 2揭示了其復(fù)雜的籠狀形狀，為藥物研究人員設(shè)計(jì)新型預(yù)防療法提供了原子層面的細(xì)節(jié)

科研范式的轉(zhuǎn)變

AlphaFold正在通過擴(kuò)大訪問權(quán)限、縮短時(shí)間表和降低成本來改變科學(xué)研究。

擴(kuò)大準(zhǔn)入：土耳其本科生Alper和Taner Karag?l在疫情期間利用在線教程自學(xué)結(jié)構(gòu)生物學(xué)，在無任何先前培訓(xùn)的情況下，目前已發(fā)表15篇研究論文

加速發(fā)現(xiàn)：蘇黎世大學(xué)Cyril Zipfel教授團(tuán)隊(duì)利用AlphaFold結(jié)合比較基因組學(xué)，縮短了研究時(shí)間，通過了解植物如何感知環(huán)境變化，為培育更具韌性的作物鋪平道路。

數(shù)據(jù)與影響力分析

引用量：AlphaFold已被超過35,000篇論文引用

方法論應(yīng)用：超過200,000篇論文在方法論中納入了AlphaFold 2的元素

獨(dú)立分析：Innovation Growth Lab的分析顯示，使用AlphaFold 2的研究人員提交的新型實(shí)驗(yàn)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)增加了40%以上。這些結(jié)構(gòu)更可能不同于已知結(jié)構(gòu)，鼓勵(lì)了對科學(xué)未知領(lǐng)域的探索

轉(zhuǎn)化價(jià)值：與AlphaFold 2相關(guān)的研究在臨床文章中被引用的可能性是典型結(jié)構(gòu)生物學(xué)作品的兩倍，被專利引用的可能性也顯著更高。

數(shù)字生物學(xué)的新時(shí)代

2021年，隨著模型被證明足以應(yīng)用于理性藥物設(shè)計(jì)，AI藥物發(fā)現(xiàn)公司Isomorphic Labs成立。

AlphaFold 3：DeepMind與Isomorphic Labs共同開發(fā)了AlphaFold 3。該模型不僅能預(yù)測蛋白質(zhì)，還能預(yù)測DNA、RNA和配體（構(gòu)成大多數(shù)藥物的小分子）的結(jié)構(gòu)及相互作用，甚至生成整個(gè)分子復(fù)合物的聯(lián)合3D結(jié)構(gòu)

AlphaFold Server：該服務(wù)器已幫助全球非商業(yè)研究人員進(jìn)行了超過800萬次折疊預(yù)測。

AI科學(xué)的未來

受AlphaFold啟發(fā)，新一代模型正在解決生物學(xué)領(lǐng)域的各類問題：

AlphaMissense與AlphaGenome：利用AI評估導(dǎo)致疾病的基因突變。

AlphaProteo：設(shè)計(jì)針對癌癥和糖尿病相關(guān)分子的新型高強(qiáng)度蛋白質(zhì)結(jié)合劑。

AlphaFold不僅是生物學(xué)的突破，更被視為AI將科學(xué)加速至“數(shù)字速度”的模板。從核聚變到地球科學(xué)，團(tuán)隊(duì)正致力于追求下一個(gè)AlphaFold式的突破

參考：
https://deepmind.google/blog/alphafold-five-years-of-impact/

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