导读在任何生物体内，都有成千上万种不同的蛋白质，每种蛋白质都有其独特的形状。几十年来，这些形状的确切形成一直困扰着科学家们。从一串氨基
在任何生物体内，都有成千上万种不同的蛋白质，每种蛋白质都有其独特的形状。几十年来，这些形状的确切形成一直困扰着科学家们。从一串氨基酸开始的蛋白质如何精确地折叠成您可能会从图中识别的时髦3D形状?DeepMind的AI AlphaFold可能有一个答案。它可以以前所未有的准确性预测蛋白质的形状。
AlphaFold在一项名为“蛋白质结构预测的关键评估”或CASP的全球竞赛中接受了测试，DeepMind首席执行官Demis Hassabis在视频中将其称为“蛋白质折叠奥林匹克” 。在比赛中，像AlphaFold这样的系统将获得蛋白质的氨基酸串，该蛋白质的形状已经通过先前的实验进行了识别，但尚未发布。法官将系统产生的蛋白质形状与他们应该知道的形状进行比较。
在比赛结束时，AlphaFold拥有25年历史上所有CASP参与者的最准确的预测。即使是不够精确的预测也不能与实验结果“竞争”，也只有几个原子宽度的距离。完整的数据仍然需要同行评审和发布，但是DeepMind团队对迄今为止的结果感到兴奋，在博客中表示，他们“对AlphaFold对生物学研究和更广阔的世界的影响持乐观态度。”
科学家在实验室中可能需要花费数年的时间才能鉴定出单个蛋白质的形状。像AlphaFold这样的神经网络可以在将来帮助加速生物学研究和药物开发。AI方法还不是完美的，它不会很快被有血有肉的研究人员所采用，但是它可能是永恒的科学进步马拉松中的重要一步。要了解有关AlphaFold的更多信息，并看到一群科学家和工程师对比赛结果感到头晕目眩，请观看下面的视频。