DeepMind 再创里程碑，公开35万种蛋白质预测结构，这五位国内专家怎么看？

目前，AlphaFold 对于模型输入侧的同源序列信息仍然存在一定的依赖，可能会出现预测不够精确的问题；同时，对于三维结构更多依赖于异构接触（heterotypic contacts）而非链内接触或同构接触的蛋白质，也可能出现精度问题，这也是作者在论文中所提到的未来改进方向之一。
在 AlphaFold（以及David Baker组的RoseTTAFold）发布之前，国内已有一些将端到端学习引入到蛋白质结构预测中的初步尝试（包括我们tFold），在预测精度方面，基本可以达到与CASP14中排名第二的Baker组相仿的水平，但与AlphaFold 仍存在一定差距。在 AlphaFold 论文及代码公开后，相信国内这方面的研究将在短期内迎来较大的提升幅度。
在蛋白质结构预测领域，AlphaFold 的出现，在一定程度上降低了基于实验数据的蛋白质结构测定的工作量；同时，通过结合真实实验数据和 AlphaFold 预测出的结构预测结果，可以解析出具有更高分辨率的蛋白质结构，为下游任务提供指导。此类技术可以仅基于序列数据，是基于实验数据的蛋白质结构数据库的某种程度上的有效补充。另一方面，现有方法的可解释性以及与物理先验知识的结合尚显不足，如何为结构预测结果提供令人信服的置信度衡量和微观层面上的理论支持，还有待进一步探索。 
郭天南，西湖大学教授，蛋白质组大数据实验室负责人
正如DeepMind在论文中所说，Alphafold2 虽然发现了很多新的蛋白质结构，但是这些结构是否完全正确，尚需要传统生物实验的验证。在生命活动中，蛋白质的结构和功能具有高度的复杂性和动态性，在不同的功能状态下，结构可能也会发生改变。如某一个氨基酸的翻译后修饰可能完全改变蛋白质的结构和功能，而目前，AlphaFold2是否具有氨基酸水平和翻译后修饰的准确度，尚有待进一步研究和验证。
蛋白质是生命活动的重要元件。蛋白质结构的解析是理解蛋白质的基石。AI用于蛋白质结构的预测，是非常好的趋势，象征着蓬勃发展的AI精英们进入生命科学的微观世界。其成果有可能在药物研发中发挥重要作用。
当然，具有革命性的新技术的出现，也必然会受到该领域的严格审核。AlphaFold2的广泛应用可能会受到一些阻力，但是这些阻力也正是科学技术不断发展的动力。我相信AI应用于生命科学和医疗会越来越广泛深入。
AI 预测蛋白质，已成竞赛之势
诺贝尔化学奖得主克里斯蒂安·安芬森（Christian Anfinsen）在1972年曾提出，
基于蛋白质的1D氨基酸序列可计算并预测蛋白质的3D结构。然而，3D结构在形成之前会有数以亿计的折叠方式。有数据显示，一个典型的蛋白质大约有10∧300种可能的构型，如果用蛮力来计算所有可能的构型可能花费的时间比宇宙都要长。
去年，DeepMind 推出的人工智能预测系统全新版本 AlphaFold 2，攻克了这项长达50年多年的重大挑战，并获得了权威蛋白质结构预测评估机构（CASP）的认可——AlphaFold 2通过氨基酸序列预测蛋白质折叠结构，在 CASP14 评估中的总体中位数达到了 92.4 GDT。 
这意味着，AlphaFold 2 的结构预测达到了与使用冷冻电子显微镜（CryoEM）、核磁共振或 X 射线晶体学等实验技术解析3D结构几乎相当的精度。
其他同类 AI 相比，当时 AlphaFold2 的预测精度遥遥领先。 
然而一周前，一支来自西雅图华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所的研究团队发表论文
“Accurate prediction of protein structures and interactions using a three -track neural network”提出，其研发的蛋白质预测系统 RoseTTAFold，已达到与 AlphaFold2 几乎相当的水平，甚至在预测蛋白质3D结构方面速度更快、所需计算机处理能力更低。
这项最新研究成果发布后立即登上了
《Nature》也发表了两篇论文，公开了AlphaFold人工智能系统的源代码，并详细描述了它的设计框架和训练方法。
可以预见，随着 RoseTTAFold 和 AlphaFold2 源代码的公布，研究人员在两者的基础上继续前进，将有望对人工智能系统做出进一步改进，如攻克目前尚且无法确定构象的蛋白，以及设计全新的蛋白，相信更多科研机构将在短期内将迎来爆发式的提升。 
相关链接：https://www.deepmind.com/blog/article/putting-the-power-of-alphafold-into-the-worlds-hands
https://www.nature.om/articles/s41586-021-03828-1

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