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視學(xué)算法報(bào)道

編輯：拉燕 Aeneas 如願桃子

【導(dǎo)讀】今天，AlphaFold又讓學(xué)術(shù)界沸騰了。DeepMind官宣，AlphaFold可以預(yù)測出2億多個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，幾乎覆蓋了整個「蛋白質(zhì)宇宙」。

今天，DeepMind再次引爆學(xué)術(shù)界！

AlphaFold能夠預(yù)測2億多個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)數(shù)量級的重大飛躍。

最重要的是，全部免費(fèi)開放！

在未來，預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)就如同使用「谷歌搜索引擎」一樣簡單。

DeepMind的首席執(zhí)行官Demis Hassabis稱，

「這個數(shù)據(jù)庫涵蓋了整個蛋白質(zhì)宇宙，我們已經(jīng)邁入數(shù)字生物學(xué)的全新時(shí)代！」

超2億蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，免費(fèi)用

不可小覷的是，AlphaFold確實(shí)是學(xué)術(shù)界「海嘯級」的存在，足以改變?nèi)祟悺?/span>

2021年，DeepMind開源AlphaFold2后，震撼發(fā)布了AlphaFold蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(AlphaFold DB) 。

當(dāng)時(shí)，98.5%的人類蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)全被AlphaFold2預(yù)測出來了。

而現(xiàn)在，DeepMind正式宣布該數(shù)據(jù)庫已經(jīng)從近100萬擴(kuò)大到2.14億個結(jié)構(gòu)，預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)量也提升了200多倍！

幾乎涵蓋了地球上所有已進(jìn)行過基因組測序的生物體。

據(jù)介紹，在超過2億個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測中，大約35%的結(jié)構(gòu)具有高精度，并且已達(dá)到了實(shí)驗(yàn)手段獲取的結(jié)構(gòu)精度。

80%的結(jié)構(gòu)可靠性足以用于多項(xiàng)后續(xù)分析。

讓人興奮的是，所有蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)都可以通過谷歌云公共數(shù)據(jù)集 (Google Cloud Public Datasets) 進(jìn)行批量下載。

（https://github.com/deepmind/alphafold/blob/main/afdb/README.md）

這次數(shù)據(jù)庫的更新更是涵蓋了植物、細(xì)菌、動物和其他微生物的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。

另外，DeepMind也將自身數(shù)據(jù)庫集成到其他公共數(shù)據(jù)集，像Ensembl、UniProt 和 OpenTargets都可以使用。

目前，AlphaFold已被廣泛使用，成為了世界各地成千上萬實(shí)驗(yàn)室和大學(xué)的重要工具。

僅發(fā)布12個月后，已經(jīng)有190個國家/地區(qū)的50多萬研究人員訪問數(shù)據(jù)庫AlphaFold DB，查看了超200萬個結(jié)構(gòu)。

科學(xué)家用其推進(jìn)現(xiàn)實(shí)問題的研究，諸如瘧疾候選疫苗、蜜蜂健康、抗生素抗藥性等等。

當(dāng)前公布的這份前所未有的2億多個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，將幫助我們探索生命科學(xué)的無盡奧秘。

AlphaFold的成功逆襲之路

時(shí)至今日，一提到AlphaFold，仍舊讓人興奮不已。

因?yàn)樗恼Q生成功破解了生物學(xué)持續(xù)50年的重大難題——蛋白質(zhì)折疊問題。

還證明了AI可以在幾分鐘內(nèi)以原子精度準(zhǔn)確預(yù)測蛋白質(zhì)的形狀！

說起AlphaFold的發(fā)展歷程，其實(shí)算得上有些年頭了。

很多人可能都不知道，2016年可以說是DeepMind開發(fā)AlphaFold萌芽的起點(diǎn)。

2016：潛力無限

2016年，DeepMind的AlphaGo刷爆網(wǎng)絡(luò)。

來自韓國的世界知名棋手李世石不敵AlphaGo，讓人們見識到了AI能做什么。

人們也開始逐漸意識到，AI真的潛力無窮。除了圍棋，在未來還能應(yīng)用在各種各樣的科學(xué)研究中。

也是從這時(shí)開始，DeepMind想嘗試用AI解決蛋白質(zhì)的折疊問題。

很快，AlphaGo吸粉無數(shù)的那一年3月，DeepMind組建了一隊(duì)人馬，開始著手研究蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測問題。

2018：初次亮相

2年后，也就是2018年，生物學(xué)界的「AlphaGo」來了。

AlphaFold在國際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測競賽（CASP）上首次亮相，力壓其他97個參賽者。

當(dāng)時(shí)，AlphaFold預(yù)測出了43種蛋白質(zhì)中25種蛋白質(zhì)的最精確結(jié)構(gòu)。

在同一類別中排名第二的隊(duì)伍，只預(yù)測出了3種。

一時(shí)間，所有人將其為DeepMind在科學(xué)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的第一個重要里程碑。

2020：一舉奪魁

2020年，DeepMind發(fā)布了AlphaFold軟件的第二個版本。

第二代AlphaFold的突破在于，通過預(yù)測所有原子的3D結(jié)構(gòu)，來更快更準(zhǔn)確地預(yù)測出蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。

當(dāng)時(shí)，AlphaFold2再一次在CASP大賽上一舉奪魁。

CASP認(rèn)可了AlphaFold的地位，認(rèn)為這是能夠解決蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測這一挑戰(zhàn)的方案。

那年，AlphaFold2成功解決了蛋白質(zhì)折疊問題，將準(zhǔn)確性提升到了92.4。

這一突破表明了人工智能對科學(xué)發(fā)現(xiàn)的影響，以及它在解釋和塑造我們的世界的一些最基本領(lǐng)域大幅加速進(jìn)展的潛力。

當(dāng)時(shí)的DeepMind，在全球大約有1000名員工，其中一些是世界頂級AI專家，都是來自牛津、劍橋、斯坦?；蛘進(jìn)IT的博士, 他們的年薪都在100萬美元以上。

雖然錢花得多，但DeepMind的一位發(fā)言人在當(dāng)時(shí)接受采訪時(shí)表示，「在產(chǎn)生這些支出的同時(shí)，DeepMind也取得了很多開創(chuàng)性的進(jìn)展?！?/span>

2021：引爆學(xué)術(shù)圈

時(shí)間到了2021年，在這一年，AlphaFold2的橫空出世，沸騰了整個學(xué)術(shù)圈。

不僅谷歌CEO皮猜、馬斯克、李飛飛等大V紛紛點(diǎn)贊，連馬普所的演化生物研究所所長Andrei Lupas都直言：「它會改變一切。」

2021年7月15日，DeepMind在Nature上發(fā)表了一篇論文，開源了其基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AlphaFold2模型。

論文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2

僅開源一周后，DeepMind便官宣發(fā)布AlphaFold數(shù)據(jù)集，向公眾免費(fèi)開放。

其預(yù)測了98.5%的人類蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，以及20個其他被大量研究的生物體的完整蛋白質(zhì)組，其中包括小鼠、酵母菌和大腸桿菌，累計(jì)共有36.5萬個結(jié)構(gòu)。

一個月后，AlphaFold再次登上Nature，并且上了封面。

在文章中，DeepMind研究人員描述了AlphaFold神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最新更新。

2021年11月17日，Science雜志公布了2021年的年度科學(xué)突破榜單，AlphaFold和RoseTTA-fold兩種基于人工智能預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的技術(shù)位列榜首。

另外，AlphaFold還榮登2021年年度Nature Methods封面，成為本世紀(jì)初的重大科學(xué)突破。

2022：徹底改寫生物學(xué)

2022年，AlphaFold的數(shù)據(jù)庫持續(xù)增長。

2022年1月28日，DeepMind使用EMBL-EBI在AlphaFold蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中添加了27個新蛋白質(zhì)組（190k+ 蛋白質(zhì)）。

2022年7月28日，DeepMind將AlphaFold蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫從近100萬個結(jié)構(gòu)擴(kuò)展到超過2億個結(jié)構(gòu)。

自從AlphaFold開源后，研究人員探索了新冠組源，徹底改寫了生物學(xué)。

十多年來，分子生物學(xué)家Martin Beck和他的同事一直在試圖拼出世界上最難的拼圖之一：人類細(xì)胞中最大的分子結(jié)構(gòu)的詳細(xì)模型。

而AlphaFold2可以根據(jù)基因序列精確預(yù)測蛋白質(zhì)的3D形狀，這改變了Beck的工作，也改變了成千上萬其他生物學(xué)家的研究。

Beck說，「AlphaFold改變了游戲規(guī)則。」

以色列耶路撒冷希伯來大學(xué)的計(jì)算結(jié)構(gòu)生物學(xué)家Ora Schueler-Furman表示：「這就像一場地震。你可以在任何地方看到它?！?/span>

現(xiàn)在，AlphaFold熱潮已經(jīng)席卷了生命科學(xué)領(lǐng)域。倫敦大學(xué)學(xué)院的計(jì)算生物學(xué)家Christine Orengo說:「我參加的每一次會議，人們都在說，為什么不使用AlphaFold?」

學(xué)界大狂歡

DeepMind的首席執(zhí)行官Demis Hassabis表示：一年前，他們開源了AlphaFold。現(xiàn)在，他們分享了科學(xué)界已知的2億多種蛋白質(zhì)預(yù)測結(jié)構(gòu)。

這龐大數(shù)字背后所涵蓋的幾乎是整個蛋白質(zhì)宇宙！

與此同時(shí)，另一位大佬——谷歌的CEO桑達(dá)爾·皮查伊 (Sundar Pichai)也表達(dá)了對這份工作的認(rèn)可。

他說：「從近100萬個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)擴(kuò)展到超過2億個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，幾乎涵蓋了所有基因組測序的生物體，這是一個巨大的里程碑！」

這位號稱美醫(yī)學(xué)界「世紀(jì)醫(yī)生」的Eric Topol，對這個「里程碑」表示贊許：這是AI在生命科學(xué)領(lǐng)域的「大日子」，超過2億個預(yù)測的3D蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，幾乎囊括了整個蛋白質(zhì)宇宙！

帕特里克·瓦蘭斯爵士（Sir Patrick Vallance）認(rèn)為：這個「里程碑」，不僅僅是當(dāng)下的一個巨大進(jìn)步，更是為整個人類世界應(yīng)對未來的大流行疾病保駕護(hù)航！

Ellen Zhong也表示：「這是生物學(xué)新時(shí)代的曙光！」

正如帕特里克·瓦蘭斯爵士（Sir Patrick Vallance）所說的那樣：這個「里程碑」在為整個人類世界保駕護(hù)航！

縱觀AlphaFold的發(fā)展歷程，我們看到，它已經(jīng)將生物學(xué)帶入了一個結(jié)構(gòu)豐富的新時(shí)代。從抗擊疾病到開發(fā)疫苗，AlphaFold取得了令人難以置信的進(jìn)展。

過去，確定一個蛋白質(zhì)的3D結(jié)構(gòu)需要數(shù)月或數(shù)年，而現(xiàn)在只需要幾秒鐘。

Demis Hassabis稱，「AlphaFold已經(jīng)成為世界各地實(shí)驗(yàn)室和大學(xué)中成千上萬名科學(xué)家的重要工具，從對抗疾病到解決塑料污染，AlphaFold已經(jīng)對我們面臨的一些最大的全球挑戰(zhàn)產(chǎn)生了難以置信的影響?！?/span>

這個生物學(xué)新時(shí)代的曙光、這個令人振奮的里程碑，相信在未來，會幫助更多的科學(xué)家們開展更多有價(jià)值的工作，為科學(xué)發(fā)展、為人類社會造福！

參考資料：

https://www.deepmind.com/blog/alphafold-reveals-the-structure-of-the-protein-universe

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地球超2億蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)全預(yù)測，AlphaFold引爆「蛋白質(zhì)全宇宙」！