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引言 2021年7月 ， AlphaFold 让 AI 算法预测蛋白质结构迎来了里程碑式的进展 。 2021年8月27日 ， 斯坦福大学团队在 Science 发表了《Geometric deep learning of RNA structure》 ， 让AI 算法预测 RNA三维结构的进展走入我们的视野 。 安永研究院第一时间对业界这一令人振奋人心的标志性事件进行了解析 。 自《安永看生物医药|从AlphaFold谈AI药物发现》发布以来 ， 我们收到了来自各方的评论、意见及建议 。 应广大读者的要求 ， 我们联系了国内外多位专家 ， 深度讨论AI药物发现 。
专家介绍 
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David Rubinsztein教授
英国皇家科学学会及英国医学科学院两院院士
剑桥大学医学院副院长
剑桥老年类药物研究所所长
曾发现16个疾病靶点/通路
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陈奕婷女士
生命健康领域资深投资人
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高奇琦教授
华东政法大学人工智能与大数据指数研究院院长、教授
上海市大数据社会应用研究会副会长
上海市自然辩证法研究会副会长
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刘大鹏博士
瑞典国家人工智能研究中心研究员
查尔姆斯大学博士-人工智能方向
加州大学伯克利分校访问学者
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牛张明先生
德睿智药创始人/CEO
曾任德国某AI医疗上市公司CTO
曾共同领导2020年欧盟“创新药物计划”项目
对话专家 Q1：解决所有问题V.S.尚未解决的问题
很多媒体报道称AlphaFold2一举解决了蛋白质结构预测领域的所有重要问题 。 Mohammed AlQuraishi也有类似评价：“I think it’s fair to say this will be very disruptive to the protein-structure-prediction field. I suspect many will leave the field as the core problem has arguably been solved.”但我们看到仍有一些问题尚未有明确的答案 ， 如全自动蛋白质结构预测、蛋白质在不同环境下的构象变化、蛋白修饰、多链蛋白质的结构预测等 ， 这些遗留问题的解决只是时间问题 ， 还是需要完全不同的思路去解决？
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David Rubinsztein教授
英国皇家科学学会及英国医学科学院两院院士
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