文/陈根
【陈根：2023科学突破奖背后，AlphaFold凭什么？】科学突破奖是科学界奖金最高的荣誉 。 现在 ， 人工智能（AI）系统AlphaFold的开发者获得了今年的一个科学突破奖（Breakthrough prizes） ， 奖金300万美元 。
两年前 ， 2020年12月 ， Science杂志评选了该年度十个重大科学突破 ， 除了在特殊大背景下的mRNA疫苗 ， 还有一项就是蛋白质结构预测的人工智能——AlphaFold 。 AlphaFold是由谷歌公司深度学习方面的核心团队DeepMind所开发 ， 该团队一直致力于用人工智能和神经网络技术解决不同场景下的学习问题——大名鼎鼎的AlphaGo就出自DeepMind麾下 。
一言以蔽之 ， AlphaFold的颠覆 ， 就在于能预测地球上近乎所有已知蛋白质的3D结构 。 要知道 ， 蛋白质的三维形结构决定了它在细胞中的功能 。 大多数药物都是利用结构信息设计的 ， 精确的结构往往是发现蛋白质如何工作的第一步 。 但是一直以来 ， 破解蛋白质的3D结构都是生物学界的重难题 。
DeepMind使用称为深度学习的AI技术开发了AlphaFold工具 ， AlphaFold数据库于一年前推出 ， 其预测范围涵盖了人类35万个蛋白质、小鼠和其他19种广泛研究的生物体制造的几乎所有蛋白质 。 而从今以后 ， 这个数目扩大到了约100万条 。 现在 ， 人们已经可以方便的获取几乎所有已知的蛋白质的三维结构 。 来自DeepMind的研究人员利用AlphaFold对来自100万个物种的大约2亿种蛋白质的结构进行了预测 ， 覆盖了地球上几乎每一种已知蛋白质 。 并且 ， 这些数据将免费开放给所有人 。
而AlphaFold之所以获得2023科学突破奖 ， 其原因就在于所带来的颠覆性力量 。 首当其冲当然是对制药领域带来了开发新药物一条便捷的新捷径 。 毕竟 ， 古老的制药方法存在巨大的不确定性 ， 需要科学家们付出多年的努力 ， 而且即使找到了候选药物也只是一个起点 。 一旦确定了候选药物 ， 接下来 ， 科学家们就要对它们进行分析、合成 ， 整个过程可能又需要好几年 。 而AlphaFold的成立便打破了这样的整合 。
此外 ， 除了在制药领域发挥作用 ， AlphaFold还被应用到了更多领域 。 一方面 ， AlphaFold的结构解析能力极大解放了生物学家们的研究：有研究团队还在搜索另一个包含从海洋和废水中提取的DNA序列的数据库 ， 试图发现新的食塑酶 。 通过让AlphaFold快速预测数千个蛋白的结构 ， 该团队希望能更好地理解酶是如何通过演化拥有分解塑料的能力 ， 并能进一步优化它们 。
另一方面 ， AlphaFold还是个绝佳的实验工具 ， AlphaFold能提供一个初步预测 ， 之后再由实验验证或优化 。 比如 ， 来自X射线晶体学的原始数据以衍射X射线的图样呈现 。 一般来说 ， 科学家需要对蛋白质结构有个初步猜测 ， 才能解释这些图样 。 而AlphaFold的预测让大部分X射线图样不再需要这些方法 。
社会技术之变背后往往是就是关于社会生活的重塑 ， AlphaFold获得2023科学突破奖是众望所归 ， 这不仅让生物学家更愿意接受计算机和理论的研究方法 。 更重要的变革 ， 就是人们思维方式的变化 ， 这其实就是AI工具的最佳用法 。 AlphaFold所彰显的意义 ， 是科技的力量 。
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