人工智能破解生物學50年大難題！這一切早已被頂尖科學家預言

世界頂尖科學家論壇

蛋白質的功能是由它的3D形狀決定。圖｜DeepMind

究其原因，在於有可能是正確答案的潛在分子排列堪比天文數字。據知名獨立科學新聞網站ScienceAlert昨日報道，有研究人員做過推測，要想采樣所有可能的分子排列，那需要的時間比宇宙的年齡更長。

但是，假如我們真的能解決蛋白質折疊這個難題，那將會是科學界的重大突破，大大加快藥物發現和疾病建模等方面的研究工作，而它帶來的新應用也將遠遠超出健康領域。

而在CASP實驗走進第三個十年之際，谷歌DeepMind重磅推出的AlphaFold以前所未有的准確性提供了對3D蛋白質結構的預測，它的預測戰勝了25年來所有的參賽者。

綠色的蛋白質結構與藍色的AlphaFold的預測重疊。圖｜DeepMind

盡管需要強調的是：AlphaFold的這項結果目前還沒有經過同行審閱，也沒有被科學雜志正式發表（不算上慶賀的新聞版面），但是這項人工智能的壯舉無疑給予了科學界一劑前所未有的強心劑。

頂尖刊物《自然》（Science）評價DeepMind公司開發的人工智能AlphaFold的奪冠成果影響深遠，將徹底改變了生物學格局，並且大幅加快新藥的創造。

歐洲生物信息學研究所（European Bioinformatics Institute）名譽所長珍妮特·桑頓（Janet Thornton）說：

DeepMind團隊所取得的成就非常了不起，並且能夠改變結構生物學和蛋白質研究的未來。

凡爾賽時間到！我們都是大預言家！

好了，故事背景我們追溯到這裏。接下來是凡爾賽時間！小編迫不及待地告訴大家，在第三屆世界頂尖科學家論壇（WLF）期間，我們專訪馬克斯·普朗克生物化學研究所主任、2011年拉斯克基礎醫學研究獎得主弗朗茲-烏爾裏奇·哈特爾（Franz-Ulrich Hartl）時，就問到了關於AlphaFold的問題！

哈特爾教授。圖｜IZB Biotech News

哈特爾教授以其在蛋白質折疊領域的開創性研究而聞名，他發現了輔助蛋白在蛋白質折疊過程的關鍵作用,而這項功可以為目前不能治愈的疾病提供重要的治療信息。

AlphaFold在2018年官宣之初就一直在WLF的關注列表中，值此機會，WLF問了哈特爾教授：以AlphaFold為代表的人工智能是不是有可能顛覆蛋白質折疊領域。

哈特爾教授當時就預言：

人工智能絕對是一個非常重要的發展。而且我認為像AlphaFold這樣的人工智能很適用於我們的研究，特別是了解蛋白質分子是如何精准形成三維結構的。

哈特爾教授詳細解釋，其實，蛋白質分子就是一長串氨基酸。在它掉入精確的三位結構過程中，有很多的中間步驟。因此，哈特爾教授強調我們需要非常強大的計算機能力來解決這個問題。這也就是他堅信人工智能會在蛋白質折疊領域大展拳腳的原因。

“雖然蛋白質折疊問題是生物學最複雜的問題之一，但是我一直相信人工智能能在這一領域大放異彩。支撐我這份信念的是理論依據是：基本上，只要掌握了一個蛋白質的氨基酸序列，我們就能預測這個蛋白質將采用的結構。”

哈特爾教授在專訪的最後表示：“人工智能在未來非常有可能憑借它的新方法和的新方法和龐大的計算能力，為我們打開更大的世界。”

哈特爾教授在采訪中指出，他希望人工智能在未來能夠幫助我們更具體、更精確地確定一個蛋白質的折疊路徑。

同時，他做出了預測：人工智能在蛋白質折疊領域的發展不局限在蛋白質折疊的確切步驟序列，還將在細胞機制、分子伴侶在這個反應裏的調節作用等都做出重大貢獻。

弗朗茲-烏爾裏奇·哈特爾在第三屆頂尖科學家論壇期間參加了以“大腦分子的密碼” 為主題的世界頂尖科學家腦科學峰會，分享了他在蛋白質折疊領域的最新研究，希望能為一些目前尚沒有治愈策略的神經退性行疾病的治療提供幫助。