德米斯?哈薩比斯

2020年12月，我們向世界介紹AlphaFold 2及其在預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)方面的超凡能力。當(dāng)時(shí)，評估者認(rèn)為這是解決困擾科學(xué)界50年的重大問題——解析蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)——的最佳工具。2021年7月，我們在《自然》（Nature）刊載了兩篇論文，發(fā)布了AlphaFold的開源代碼，解釋這個(gè)高度創(chuàng)新的體系是怎么來的；同時(shí)，我們還分享包括人體中存在的每一種蛋白質(zhì)以及常用于科學(xué)研究的20種生物體的蛋白質(zhì)的高質(zhì)量預(yù)測。

科學(xué)家試圖尋找各類疾病的治療方法，也希望解決人類面臨的其他重大問題，包括抗生素耐藥性、微塑料污染和氣候變化。如果能有對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的更深入理解，研究工作無疑會(huì)因此獲益。蛋白質(zhì)就像小巧精致的生物機(jī)器，而機(jī)器的結(jié)構(gòu)決定了它的功能，因此揭示蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)可以幫助我們理解蛋白質(zhì)的功能。

AI是支持研究人員工作的強(qiáng)大工具，而我們相信AlphaFold是迄今為止人工智能領(lǐng)域提供的最強(qiáng)科學(xué)輔助。通過實(shí)驗(yàn)確定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)是一項(xiàng)耗時(shí)且艱苦的工作，但AlphaFold卻證明人工智能可以在幾分鐘內(nèi)以原子級(jí)精度預(yù)測蛋白質(zhì)的形狀。借助AlphaFold收獲對蛋白質(zhì)的更深見解，為我們在生物學(xué)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域取得更多新突破奠定了基礎(chǔ)。

此次突破得益于AlphaFold團(tuán)隊(duì)五年來不知疲倦的探索和驚人的創(chuàng)造力——他們創(chuàng)造性地解決了大量極具難度的問題，得到了許多新的復(fù)雜算法，這些都是攻克終極難關(guān)所必需的；還得益于過去幾個(gè)月與我們在一起的歐洲生物信息研究所（EMBL-EBI）的密切合作，我們現(xiàn)在才能與世界共享這寶藏。

不久前我們還與EMBL-EBI合作推出了AlphaFold蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫，提供迄今為止最完整且準(zhǔn)確的人類蛋白質(zhì)組的結(jié)構(gòu)圖——數(shù)量是此前人類已積累的兩倍還多。除了人類蛋白質(zhì)組（人類基因組表達(dá)的蛋白質(zhì)共約2萬種）之外，我們還提供其他20種生物的蛋白質(zhì)組，總計(jì)超過35萬種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限。從大腸桿菌到酵母菌，從果蠅到小鼠，這20種生物極具科研意義，是無數(shù)研究論文的主題和眾多科學(xué)進(jìn)展的主角。我們計(jì)劃之后將數(shù)據(jù)庫的覆蓋范圍擴(kuò)大至幾乎所有已知蛋白質(zhì)——超過1億個(gè)結(jié)構(gòu)，涵蓋UniProt蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫的大部分內(nèi)容。這是一本名副其實(shí)的世界蛋白質(zhì)年鑒。未來我們將繼續(xù)投入對AlphaFold的改進(jìn)，系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫也會(huì)定期更新。

最令人激動(dòng)的是，這本全新的蛋白質(zhì)年鑒能在世界各地的科學(xué)家手中發(fā)揮神奇力量，推動(dòng)相關(guān)研究，提升人類對蛋白質(zhì)的理解。通過早期合作，我們已經(jīng)看到了研究人員在自己的工作中利用好AlphaFold的可能。而這些只是結(jié)構(gòu)生物信息學(xué)革命的開始。隨著AlphaFold的發(fā)展，現(xiàn)有大量數(shù)據(jù)有望轉(zhuǎn)變?yōu)槲磥淼目茖W(xué)進(jìn)步。

AlphaFold的成功建立在幾代科學(xué)家的努力之上，從蛋白質(zhì)成像和晶體學(xué)領(lǐng)域的早期先驅(qū)，到蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測專家和結(jié)構(gòu)生物學(xué)家，眾多研究者很早就開始投入到相關(guān)探索中，并留下大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果，為此項(xiàng)創(chuàng)新奠定了基礎(chǔ)。

我們認(rèn)為人工智能可以大幅加速許多科學(xué)領(lǐng)域的突破，進(jìn)而推動(dòng)人類進(jìn)步。我們相信AI有望徹底改變21世紀(jì)的科研方式，也熱切期待著AlphaFold幫助科學(xué)界解鎖下一個(gè)神奇。