“AlphaFold 照亮了几乎整个蛋白质宇宙 。 ”
几分钟破解世界级生物难题 很多细菌都能引发人类疾病 ， 为了压制细菌人类发明了抗生素 。 然而作为一种微生物 ， 细菌自己能通过自然选择进化的方式获得抵抗抗生素的能力 。 结果就是一些人们以为“无害”的 ， 已经被攻克的病原体 ， 突然就重新成为了人类的大敌 。 比如麻风病 ， 接种疫苗只有有限预防效果 ， 现在仍然在全球传播 ， 感染数十万人 ， 且需要长期服药治疗 。
而两位来自美国科罗拉多大学博尔德分校的生物学家 ， 希望通过最“治本”的方式试图解决抗生素抗药性 。 该校生物化学系教授 Marcelo Sousa 透露 ， 他们的研究目标是定位到那些促使产生抗药性的酶链 ， 了解这些酶的蛋白质结构 ， 然后进行“定点精确打击” 。
然而分离和提纯这些酶已经非常艰难 ， 就算提纯出来 ， 研究者发现想要了解它们的结构更是难上加难 。
由于预测蛋白质结构的工作 ， 在过去需要通过X射线晶体衍射、冷冻电镜等实验室技术 ， 基本上只能人工进行 ， Sousa 等人在这一研究上已经花了十年的时间 ， 不知道还要多久——如果不是因为 AlphaFold 的出现 。
通过 AlphaFold 提供的基准预测模型 ， 结合团队已经从提纯的酶晶体上获得的数据 ， 团队在这些酶的序列和结构预测上大获成功 。 在 AlphaFold 的帮助下 ， 不仅预测速度有了极大提升 ， 预测结果的准确程度更是十分准确 。
“这个难题花了我们10年的时间都没有做到 ， 现在居然只用30分钟就解决了 ， ”Sousa 对 AlphaFold 赞叹不已 。 接下来 ， 团队可以继续通过 AlphaFold 预测出的结果 ， 进一步研究这条酶链在抗药性形成中所扮演的角色 ， 并且找到突破口 。
“我们已经了解了这个链条当中的各种酶 ， 现在我们只要能够打破其中一环 ， 就可以破解整个抗药性的难题 ， ”研究人员 Megan Mitchel 表示 。
Sousa 则表示 ， AlphaFold 将对新药发现带来巨大的积极效果 。
这只是 AlphaFold 将要帮助解决的一件“小事” 。 据 DeepMind 透露 ， 目前全球已经有超过50万研究人员在使用 AlphaFold 数据库 ， 这些前所未有的蛋白质结构预测数据 ， 已经被用于寻找包括渐冻人等不治之症的治疗方案、彻底解决麻风病和血吸虫病的肆虐、发现新药、保护种植业、开发高效降解塑料垃圾的杀手锏等 。
“我们希望这个数据库能够帮助无数更多的科学家 ， 并且在科学探索上开启全新的道路 ， ”DeepMind 创始人兼 CEO Demis Hassabis 表示 ，
“就像数学是物理学的完美解释语言一样 ， 我们相信 AI 是应对生物学复杂动态问题的完美工具 。 ”
附录：AlphaFold 大事记 以下内容均来自于 DeepMind 网站：
2016年：一个队伍成为明星 ， 另一个队伍开始组建
当年 ， DeepMind 的围棋 AI 程序 AlphaGo 在首尔的一场挑战赛中 ， 击败了传奇的围棋选手李世乭 。 在 DeepMind 公司内部 ， 这一关键性事件证明了该公司的 AI 技术已经足够先进 ， 有可能应用到解决其它科学挑战当中 ， 比如蛋白质折叠这一存在了50年的挑战当中 。
不久之后 ， DeepMind 就在内部建立了一个小型团队 ， 开始尝试使用深度神经网络技术进行蛋白质结构预测 。
2018年：AlphaFold 性能的首次公开测试
AlphaFold 的性能在 CASP13 蛋白质结构预测比赛中排名第一 ， 相关的方法随后发表在《自然》期刊上 。 DeepMind 在内部扩充了 AlphaFold 团队 ， 正式开始了打造这个创新的新系统 。
2020年：解决了生物学50年难题
AlphaFold 在 CASP14 蛋白质结构预测比赛中再次以三倍的巨大优势胜出 ， 并且准确性已经接近于X射线晶体衍射、冷冻电镜等标准实验方法 。 更厉害的是 ， 在这次比赛上 ， AlphaFold 得到 CASP 举办方认定 ， 破解了50年都未曾解开的蛋白质折叠难题 。 《自然》期刊直接评价这一事件“改变了一切” 。
同年12月 ， Demis Hassabis 和 AlphaFold 项目主管 John Jumper 公开承诺 ， 将对外开放 AlphaFold 。
2021年：一边创造历史 ， 一边全面开源
【照亮整个蛋白质宇宙：DeepMind“顺手”放的大招，要一举攻克渐冻人症】DeepMind 在去年兑现了开放 AlphaFold 的承诺 。 该公司在《自然》发表论文 ， 公开了 AlphaFold 研发过程中采用的详细方法 ， 并且开源了相关代码 ， 提供了60页详细补充资料 。
去年7月 ，DeepMind 再次发表论文 ， 展示 AlphaFold 已经成功预测了整个人类蛋白质组 。 这一发表让已知的高置信度人类蛋白质结构数量翻了一倍 。 该公司和欧洲分子生物学实验室 (EMBL-EBI) 合作公开了数据库 ， 包括人类蛋白质组以及另外20种模式生物（受到广泛研究的生物）的蛋白质组 ， 总共超过35万条 。
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