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AlphaFold發(fā)布5周年:從解決50年生物學難題到斬獲諾貝爾獎

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11月25日,Demis Hassabis、John Jumper等人代表AlphaFold團隊發(fā)文,回顧AlphaFold問世五年來對科學界的影響

自2020年以來,AlphaFold加速了科學研究的步伐,推動了全球生物學發(fā)現(xiàn)的浪潮。這一成就已于2024年獲得諾貝爾化學獎的認可。

解決50年來的重大挑戰(zhàn)

五年前,AlphaFold 2解決了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測問題,證明了AI是推動科學發(fā)展的有力工具。

蛋白質(zhì)是驅(qū)動活細胞中每一項過程的微觀機器。它們由氨基酸鏈折疊成精確的三維結(jié)構(gòu),這種結(jié)構(gòu)在很大程度上決定了蛋白質(zhì)的功能。如果蛋白質(zhì)折疊錯誤,可能導致功能喪失并引發(fā)阿爾茨海默病、帕金森病等疾病。

幾十年來,確定這些結(jié)構(gòu)是一項艱巨的任務,往往需要一年或更長時間昂貴且艱苦的實驗工作。

在2020年的CASP 14(蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測關(guān)鍵評估)競賽中,AlphaFold 2僅根據(jù)氨基酸序列就以驚人的準確度預測了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。這一成就被廣泛視為生物學領(lǐng)域這一“50年重大挑戰(zhàn)”的解決方案。

全球發(fā)現(xiàn)引擎:300萬研究人員,2億結(jié)構(gòu)

2021年,DeepMind與EMBL-EBI合作推出了AlphaFold蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(AlphaFold Protein Database)。一年后,團隊發(fā)布了AlphaFold 2對超過2億個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預測,完成了通過實驗手段需要數(shù)億年才能解決的工作量。

該數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生的影響包括:

用戶規(guī)模:已被190多個國家的超過300萬名研究人員使用,其中包括100多萬來自中低收入國家的用戶

研究方向:超過30%與AlphaFold相關(guān)的研究集中于疾病理解,直接造福人類健康。

現(xiàn)實世界的變革

AlphaFold已成為科學家解決從生態(tài)保護到心臟健康等全球緊迫問題的標準工具。

蜜蜂保護:歐洲科學家利用AlphaFold解析了蜜蜂的關(guān)鍵免疫蛋白卵黃原蛋白(Vitellogenin, Vg)。這些結(jié)構(gòu)洞察正用于瀕危蜂群的保護工作,并指導AI輔助育種計劃,以培育更健康的傳粉昆蟲

心臟病研究:動脈粥樣硬化是全球死亡的主要原因。數(shù)十年來,低密度脂蛋白(LDL)中的核心蛋白載脂蛋白B100(apoB100)結(jié)構(gòu)一直難以捉摸。AlphaFold 2揭示了其復雜的籠狀形狀,為藥物研究人員設計新型預防療法提供了原子層面的細節(jié)

科研范式的轉(zhuǎn)變

AlphaFold正在通過擴大訪問權(quán)限、縮短時間表和降低成本來改變科學研究。

擴大準入:土耳其本科生Alper和Taner Karag?l在疫情期間利用在線教程自學結(jié)構(gòu)生物學,在無任何先前培訓的情況下,目前已發(fā)表15篇研究論文

加速發(fā)現(xiàn):蘇黎世大學Cyril Zipfel教授團隊利用AlphaFold結(jié)合比較基因組學,縮短了研究時間,通過了解植物如何感知環(huán)境變化,為培育更具韌性的作物鋪平道路。

數(shù)據(jù)與影響力分析

引用量:AlphaFold已被超過35,000篇論文引用

方法論應用:超過200,000篇論文在方法論中納入了AlphaFold 2的元素

獨立分析:Innovation Growth Lab的分析顯示,使用AlphaFold 2的研究人員提交的新型實驗蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)增加了40%以上。這些結(jié)構(gòu)更可能不同于已知結(jié)構(gòu),鼓勵了對科學未知領(lǐng)域的探索

轉(zhuǎn)化價值:與AlphaFold 2相關(guān)的研究在臨床文章中被引用的可能性是典型結(jié)構(gòu)生物學作品的兩倍,被專利引用的可能性也顯著更高。

數(shù)字生物學的新時代

2021年,隨著模型被證明足以應用于理性藥物設計,AI藥物發(fā)現(xiàn)公司Isomorphic Labs成立。

AlphaFold 3:DeepMind與Isomorphic Labs共同開發(fā)了AlphaFold 3。該模型不僅能預測蛋白質(zhì),還能預測DNA、RNA和配體(構(gòu)成大多數(shù)藥物的小分子)的結(jié)構(gòu)及相互作用,甚至生成整個分子復合物的聯(lián)合3D結(jié)構(gòu)

AlphaFold Server:該服務器已幫助全球非商業(yè)研究人員進行了超過800萬次折疊預測。

AI科學的未來

受AlphaFold啟發(fā),新一代模型正在解決生物學領(lǐng)域的各類問題:

AlphaMissense與AlphaGenome:利用AI評估導致疾病的基因突變。

AlphaProteo:設計針對癌癥和糖尿病相關(guān)分子的新型高強度蛋白質(zhì)結(jié)合劑。

AlphaFold不僅是生物學的突破,更被視為AI將科學加速至“數(shù)字速度”的模板。從核聚變到地球科學,團隊正致力于追求下一個AlphaFold式的突破

參考:
https://deepmind.google/blog/alphafold-five-years-of-impact/

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