AlphaFold AI研究人员赢得科学突破奖

该奖旨在表彰全球顶尖物理、数学和生命科学家的研究成果，2012年由俄罗斯亿万富翁尤里·米尔纳夫妇设立，不知道是否有人会拒绝领奖。

Demis Hassabis（左） 和 John Jumper（右） 都在伦敦 DeepMind 工作，他们发明的工具可以预测地球上几乎所有已知蛋白质的3D 结构。

#人工智能预测出超2亿个蛋白质结构# 7月28日，谷歌旗下的DeepMind公司与欧洲生物信息研究所的合作团队公布了生物学领域的一项重大飞跃。他们利用人工智能系统AlphaFold预测出超过100万个物种的2.14亿个蛋白质结构，这几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。
如果你还记得的话，2020年年底，AlphaFold就成功破解了生物学持续50年的重大难题——蛋白质是如何折叠的？利用AI的运算，它能够根据蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质的三维结构。合作团队声称，目前的数据中，大约35%的蛋白质结构能达到靠其他传统手段获取的结构精度，80%的结构可靠性则足以用于多项后续分析。
DeepMind创始人、人工智能程序师兼神经科学家Demis Hassabis说：「这个数据库涵盖了整个蛋白质宇宙，我们迈入了数字生物学的全新时代。」毫无疑问，这一突破将加速新药开发，并为基础科学带来全新革命。
图一：AlphaFold预测的蛋白质结构，涵盖了大量动植物及微生物物种；图二：AlphaFold能够预测出几乎所有已知蛋白质的结构

【看世界】AI发现所有地球蛋白质结构：DeepMind的AI工具AlphaFold确定了约2亿个蛋白质的结构，范围覆盖地球上几乎所有已知生物。从现在起，确定几乎所有已知蛋白质的3D结构就和用谷歌（Google）搜索一样简单了。研究人员用AlphaFold——革命性的人工智能（AI）网络——预测了100万个物种体内约2亿个蛋白质的结构，范围几乎囊括地球上所有已知蛋白质。这些转储数据将在DeepMind和欧洲分子生物学实验室欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）共同建立的一个数据库中免费公开。负责开发AlphaFold的 DeepMind是谷歌位于伦敦的一家AI公司；而EMBL-EBI是位于英国剑桥近郊的一个政府间组织。“本质上，你可以理解为它覆盖了整个蛋白质宇宙，”DeepMind的CEO（图二） Demis Hassabis在新闻发布会上说，“我们正处在数字生物学新时代的开端。”图一为AlphaFold预测的蛋黄前体——卵黄蛋白原蛋白的结构。蛋白质的3D构象或称结构决定了它在细胞中的功能。大部分药物的设计都需要用到结构信息，而构建蛋白质氨基酸的准确排列图谱往往是发现蛋白质如何工作的第一步。via DeepMind