阿尔法|击败李世石的AI公司，又研发出生物版“阿尔法狗”：破解50年生物学难题高薪|ai|阿尔法狗|生物学|李世

当地时间11月30日，谷歌旗下的人工智能公司DeepMind宣布，其研发的AI系统AlphaFold成功解开了一个困扰人类长达50年之久的生物学难题——“蛋白质折叠问题”。
这一惊人的成果立刻引发了关注。科学家们表示，这个突破性的成就不仅将帮助科研人员弄清引发某些疾病的机制，为更快研发药物、农作物增产，以及可降解塑料的超级酶研发铺平道路，还可能对大部分人类产生革命般的影响。
“这是该研究领域激动人心的一刻，”DeepMind联合创始人兼CEO哈萨比斯说：“这些算法今天已经足够成熟强大，足以被应用于真正具有挑战性的科学问题上。”
为何“蛋白质折叠问题”如此重要？
蛋白质被称为地球生命的“基石”，它几乎支持着地球上每一种生物的生命功能。而这些由氨基酸链组成的复杂大分子，其功能很大程度上取决于自身独特的3D结构。

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蛋白质的功能是由其三维形状决定图据DeepMind官网
1972年，诺贝尔化学奖得主、美国科学家克安芬森提出了一个著名的假设：从理论上来说，蛋白质的氨基酸序列应该可以完全决定其结构。自此，人类科学开始了一场半个世纪的新探索。
自安芬森提出假设后，科学家们一直在寻找一种快速预测蛋白质结构的方法，一旦能掌握这样的方法，就能更好地理解蛋白质在人体内的作用以及其工作原理，但他们却迟迟未能得以突破。
弄清蛋白质的氨基酸序列如何决定其折叠成何种形状，即“蛋白质折叠问题”，被称为过去的50年里生物学领域最棘手、最持久的谜团之一。
蛋白质的形状由氨基酸之间数以百万计的微小相互作用决定的，而“一旦这些氨基酸发生一次微小的重组，就会对人体的健康造成灾难性的影响，因此，研究相关蛋白质是了解人类疾病和找到新治疗方法最有效的方法之一。”致力于研究蛋白质结构预测问题的CASP14小组主席约翰·莫尔特博士解释道。
不仅如此，世界上许多重要的科研挑战，如开发治疗疾病的方法或找到分解工业废料的超级酶，基本上都与蛋白质及其所扮演的角色有关。
然而，人体内有成千上万种蛋白质，细菌、病毒等其他物种则有多达上亿种蛋白质。目前已知的蛋白质有两亿种，但只有一小部分已被破解，因为按照传统研究方式，仅仅破译一种蛋白质的结构就需要耗费大量时间和金钱。

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DeepMind研究团队正展示其AI系统预测的蛋白质3D结构图据DeepMind官网
据《财富》杂志介绍，迄今为止，唯一破译蛋白质结构的方法是通过X射线晶体学。这涉及到将数以百万计的蛋白质溶液转变成晶体，这是一个十分棘手的化学过程。然后，X射线被射向这些晶体，科学家根据它们产生的衍射图案逆向工作，从而建立蛋白质本身的图像。而对许多蛋白质来说，不是任何X射线都可以“胜任”，它们需要由一个巨大的、视距大小的圆形粒子加速器——同步加速器产生。
这一整个过程既昂贵又耗时。根据多伦多大学研究人员的一项估计，用X射线晶体学方法确定单个蛋白质的结构大约需要12个月和12万美元。目前全球每年新增发现大约3千万种蛋白质，但其中只有不到20万种能通过用X射线晶体学绘制出结构图。DeepMind高级研究员、蛋白质折叠问题团队负责人约翰·江珀曾表示：“我们的无知程度正在迅速增长。”
可有助理解生命形成，研究治疗癌症、新冠的救命药
解决蛋白质折叠问题意味着什么？答案是：可能会对大部分人类产生革命般的影响。
如今，科学家们通过Alphafold 2已经拥有了预测蛋白质3D折叠形状的能力，对于人们理解生命形成的机制至关重要。
《自然》杂志指出，准确预测蛋白质结构的能力将是生命科学和医学领域的巨大福音。因为几乎所有的疾病，包括癌症、新冠病毒等，都与蛋白质3D结构有关，而通过确定以前不为人知的蛋白质结构，可以更快地开发更有针对性的治疗方法和药物。这可能会加快新药上市的时间，可能会减少新药开发的几年时间和数亿美元的成本，可能因此拯救数亿人的生命。
不仅如此，该领域科学家们指出，这一突破将彻底改变生物学。
英国皇家学会主席拉马克里希南指出，在AlphaFold的帮助下，人类攻克“蛋白质折叠问题”比此前的预期提前了好几十年。“它将从根本上改变生物学众多领域的研究，这将是令人兴奋的。”他说道。
“它改变了游戏规则，”德国进化生物学家安德烈·卢普斯说道。AlphaFold已经帮助他找到了一种困扰了团队长达10年的蛋白质结构，他预计，这将改变团队的工作方式和他的科研任务。“这将改变医学，改变大家的研究方向，改变生物工程，改变一切，”他补充道。