AlphaFold發布5周年：從解決50年生物學難題到斬獲諾貝爾獎

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11月25日，Demis Hassabis、John Jumper等人代表AlphaFold團隊發文，回顧AlphaFold問世五年來對科學界的影響

自2020年以來，AlphaFold加速了科學研究的步伐，推動了全球生物學發現的浪潮。這一成就已于2024年獲得諾貝爾化學獎的認可。

解決50年來的重大挑戰

五年前，AlphaFold 2解決了蛋白質結構預測問題，證明了AI是推動科學發展的有力工具。

蛋白質是驅動活細胞中每一項過程的微觀機器。它們由氨基酸鏈折疊成精確的三維結構，這種結構在很大程度上決定了蛋白質的功能。如果蛋白質折疊錯誤，可能導致功能喪失并引發阿爾茨海默病、帕金森病等疾病。

幾十年來，確定這些結構是一項艱巨的任務，往往需要一年或更長時間昂貴且艱苦的實驗工作。

在2020年的CASP 14（蛋白質結構預測關鍵評估）競賽中，AlphaFold 2僅根據氨基酸序列就以驚人的準確度預測了蛋白質結構。這一成就被廣泛視為生物學領域這一“50年重大挑戰”的解決方案。

全球發現引擎：300萬研究人員，2億結構

2021年，DeepMind與EMBL-EBI合作推出了AlphaFold蛋白質數據庫（AlphaFold Protein Database）。一年后，團隊發布了AlphaFold 2對超過2億個蛋白質結構的預測，完成了通過實驗手段需要數億年才能解決的工作量。

該數據庫產生的影響包括：

用戶規模：已被190多個國家的超過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相關的研究集中于疾病理解，直接造福人類健康。

現實世界的變革

AlphaFold已成為科學家解決從生態保護到心臟健康等全球緊迫問題的標準工具。

蜜蜂保護：歐洲科學家利用AlphaFold解析了蜜蜂的關鍵免疫蛋白卵黃原蛋白（Vitellogenin, Vg）。這些結構洞察正用于瀕危蜂群的保護工作，并指導AI輔助育種計劃，以培育更健康的傳粉昆蟲

心臟病研究：動脈粥樣硬化是全球死亡的主要原因。數十年來，低密度脂蛋白（LDL）中的核心蛋白載脂蛋白B100（apoB100）結構一直難以捉摸。AlphaFold 2揭示了其復雜的籠狀形狀，為藥物研究人員設計新型預防療法提供了原子層面的細節

科研范式的轉變

AlphaFold正在通過擴大訪問權限、縮短時間表和降低成本來改變科學研究。

擴大準入：土耳其本科生Alper和Taner Karag?l在疫情期間利用在線教程自學結構生物學，在無任何先前培訓的情況下，目前已發表15篇研究論文

加速發現：蘇黎世大學Cyril Zipfel教授團隊利用AlphaFold結合比較基因組學，縮短了研究時間，通過了解植物如何感知環境變化，為培育更具韌性的作物鋪平道路。

數據與影響力分析

引用量：AlphaFold已被超過35,000篇論文引用

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

獨立分析：Innovation Growth Lab的分析顯示，使用AlphaFold 2的研究人員提交的新型實驗蛋白質結構增加了40%以上。這些結構更可能不同于已知結構，鼓勵了對科學未知領域的探索

轉化價值：與AlphaFold 2相關的研究在臨床文章中被引用的可能性是典型結構生物學作品的兩倍，被專利引用的可能性也顯著更高。

數字生物學的新時代

2021年，隨著模型被證明足以應用于理性藥物設計，AI藥物發現公司Isomorphic Labs成立。

AlphaFold 3：DeepMind與Isomorphic Labs共同開發了AlphaFold 3。該模型不僅能預測蛋白質，還能預測DNA、RNA和配體（構成大多數藥物的小分子）的結構及相互作用，甚至生成整個分子復合物的聯合3D結構

AlphaFold Server：該服務器已幫助全球非商業研究人員進行了超過800萬次折疊預測。

AI科學的未來

受AlphaFold啟發，新一代模型正在解決生物學領域的各類問題：

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

AlphaProteo：設計針對癌癥和糖尿病相關分子的新型高強度蛋白質結合劑。

AlphaFold不僅是生物學的突破，更被視為AI將科學加速至“數字速度”的模板。從核聚變到地球科學，團隊正致力于追求下一個AlphaFold式的突破

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

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