美国时间年11月30日，谷歌母公司Alphabet旗下人工智能公司DeepMind公开宣布，生物学界50年来的重大难题——蛋白质折叠预测，已被其成功攻克。
应用DeepMind的AlphaFold系统，可以准确预测蛋白质结构的3D模型，这一成果具有加速生物学各个领域研究的潜力。从根本上说，世界上许多挑战都与蛋白质及其发挥的作用有关，例如开发疾病的治疗方法或寻找能分解工业废物的酶。
背景知识
DeepMindAlphaFold是一个AI系统，是DeepMind的公司的一个人工智能项目，像AlphaGO以及AlphaZero系统一样，有自己独立的任务和目标。
AlphaFold的官宣内容是：可以准确预测蛋白质结构的3D模型，并具有加速生物学各个领域研究的潜力。蛋白质是生活的基石，存在体内每个细胞内，数十亿个微型分子机器都在努力工作。比如蛋白质可以让眼睛察觉到光线，使得神经元被激发，并读取DNA中的“指令”。胶原蛋白的形状像绳索，可以在软骨，韧带，骨骼和皮肤之间传递张力。抗体蛋白通过锁定病毒和细菌，能够检测并标记疾病-并清除导致疾病的微生物。
蛋白质（英语：protein）是大型生物分子，或高分子，它由一个或多个由α-氨基酸残基组成的长链条组成。α-氨基酸分子呈线性排列，相邻α-氨基酸残基的羧基和氨基通过肽键连接在一起，最后经过折叠形成有功能的立体结构。蛋白质的α-氨基酸序列是由对应基因所编码。除了遗传密码所编码的20种“标准”氨基酸，在蛋白质中，某些α-氨基酸残基还可以被改变原子的排序而发生化学结构的变化，从而对蛋白质进行激活或调控。多个蛋白质和矿物质可以一起，往往是通过结合在一起形成稳定的蛋白质复合物，这样的大分子结构就像机械一样，来发挥某一特定功能。
氨基酸氨基酸是生物学上重要的有机化合物，由氨基（-NH2）和羧基（-COOH）的官能团，以及连到每一个氨基酸的侧链组成。氨基酸是构成蛋白质的基本单位，赋予蛋白质特定的分子结构形态，使其分子具有生化活性。
蛋白质折叠
蛋白质是如何折叠的，蛋白质是如何从一串氨基酸成为一个紧凑的形状，然后像一台机器一样工作，为我们的生命提供动力。可以把蛋白质想象成纳米生物小机器，是为地球上氨基酸是生物学上重要的有机化合物，由氨基（-NH2）和羧基（-COOH）的官能团，以及连到每一个氨基酸的侧链组成。氨基酸是构成蛋白质的基本单位，赋予蛋白质特定的分子结构形态，使其分子具有生化活性。
DeepMind的AlphaFold达成的具体成就
每种蛋白质都呈现一种缠结的三维形状，这决定它发挥什么作用，如何发挥作用。已知的蛋白质超过2亿种，而且这个数量还在增加。我们只知道其中很小一部分蛋白质的准确三维形状。解开蛋白质缠绕形状后，会发现它像一串珠子，由20种氨基酸组成。这些氨基酸之间互相作用，形成蛋白质折叠。这导致了蛋白质的形状存在无限种组合方式，因此，几十年来科学家一直努力通过研究氨基酸串来解开蛋白质形状之谜。这是研究生物学所面临的一项巨大的挑战。这就是DeepMind创建AlphaFold系统的目的。AlphaFold系统使用全世界科学家们辛苦解析出来的几十万种蛋白质的序列和结构来进行训练。现在该系统可以仅根据氨基酸序列就能准确预测蛋白质的形状。
如果能用AI做到预测蛋白质结构，将改变我们了解自然世界的方式，AlphaFold系统帮助人类做到了这一点。
蛋白质折叠是生物学上一个长期未解决的难题。为了用AI解决这个难题，科学家团队在AlphaFold系统上已经探索了两年多。未来，生物学家可以通过AI而不是实验的方式快速有效地进行直接的预测。
两年一次的蛋白质结构预测关键评估（CASP）的组织者认为，AI系统AlphaFold版本可以解决这一挑战。比赛中的衡量标准是GDT(GlobalDistanceTest)指标，GDT指标越高，表明预测得越准确，如果GDT指标超过90%，则认为解决了问题。
团队研究了SARS-Cov-2病毒的AlphaFold系统达到了这个目标。尽管达到这一步仅仅是开始，但是一个巨大的阻碍已被清除，这是里程碑性质的成果。
这件事的意义是，可以帮助了解各种疾病的病理，疾病是如何形成的，帮助加速新药的研制。可以使用酶来降解塑料垃圾，甚至可以从大气中捕捉碳元素，达成这些需要依赖与蛋白质。解开蛋白质这种基本构成要素的形状之谜，可以帮助人类更好地了解自然界，并且可以丰富我们对于生命本身的认识。
AlphaFold系统相关工作人员说明：
文章文字和图片参考DeepMind相关视频和文章。