有了一个静态结构 ， 科学家就可以在此基础上做更多研究 。 比如可以从 AlphaFold2 预测的单帧静态结构出发 ， 来模拟蛋白质结构的动态变化 。
除此之外 ， 有些蛋白质独自并不形成稳定的结构 ， 而是和其他蛋白质结合后 ， 才形成结构和相应的功能 ， 这样更加复杂的结构预测 ， 也是 AI 预测接下来努力的目标之一 。
当人们对蛋白质的结构和功能足够了解 ， 甚至可以按需设计想要的蛋白质 。 有了这个技术 ， 科学家就可以开发精准治疗的靶向药、节能环保的新材料、或者是有特殊能量转化功能的催化剂……
「我认为这会真正改变一百年来科学家处理生物学问题的方式 。 研究人员不需要再耗费大量的时间和精力在解析蛋白结构上 ， 而是可以专注于功能研究 。 」AlphaFold 首席研究员 John Jumper 对外媒说 。
新的研究手段和方式正在改变生物学 。 2020 年的诺贝尔奖化学奖就颁发给了发明「Crispr」基因编辑技术的两位科学家 ， 这项技术带来了一批基因编辑的生物公司 ， 开启了新的「基因编辑」时代 。 或许 ， 人工智能驱动的生物研究也同样会开启新的「蛋白质编辑」时代 。
本文作者：凌梓郡
责任编辑：靖宇
头图来源：DeepMind
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