Deepmind解决蛋白质折叠难题，加速药物研发

根据最新消息，Alphabet旗下的人工智能公司DeepMind推出了一款新软件，能够在短短几天内准确预测蛋白质的折叠结构，这一突破解决了过去50年来的重大科学难题。这将为深入理解疾病机制和加速药物研发提供重要支持。

每个活细胞中包含成千上万种不同的蛋白质，而这些蛋白质对于细胞的生存至关重要。预测蛋白质的折叠方式至关重要，因为这直接影响其功能。实际上，几乎所有的疾病，包括癌症和阿尔茨海默病，均与蛋白质的作用密切相关。

欧洲生物信息学研究所的教授珍妮特·桑顿表示，蛋白质的结构极为美丽。准确预测其折叠形态的难度一直以来都困扰着科学家们。

DeepMind的AlphaFold人工智能系统参与了由结构预测关键评估组织（CASP）主办的竞赛。该组织旨在更快速地寻找计算蛋白质分子三维结构的解决方案。

CASP在过去25年持续关注该领域的进展，其评估方式是将参赛者提供的解决方案与黄金标准进行对比。近日，CASP宣布，DeepMind的AlphaFold系统在蛋白质结构预测方面表现出前所未有的高准确性。

CASP主席约翰·墨尔特教授表示，DeepMind在这一领域已处于领先地位，长达50年的计算机科学挑战在很大程度上得到了破解。这一进展将对药物设计和蛋白质设计等新兴领域带来深远影响。

尽管DeepMind目前大约有1000名员工，但几乎没有产生收入，谷歌母公司Alphabet为其提供了巨额资金支持。然而，DeepMind已经与Facebook人工智能实验室、微软和OpenAI等机构共同成为全球人工智能领域的重要参与者。

谷歌CEO桑达尔·皮查伊在Twitter上对这一突破表示了赞赏。DeepMind的联合创始人及CEO德米斯·哈萨比斯则指出，DeepMind的最终目标是构建通用人工智能，并利用这一技术加速科学发现，帮助我们更好理解周围的世界。

2014年，谷歌以6亿美元收购了DeepMind，该公司因围棋AI AlphaGo而闻名，但始终希望在科学领域产生更大的影响。

哈萨比斯表示，游戏是有效测试通用算法的良好平台，但他们希望这些算法能够应用于现实世界中的科学问题。AlphaFold的成功是这一理念的初步证明，这些算法如今已足够成熟，能够应对真正具有挑战性的科学问题。

DeepMind早在2018年就参加了CASP蛋白质折叠比赛，并取得了不错的成绩。然而，AlphaFold负责人约翰·姜普当时表示，要想获得真正具有生物学相关性和实验竞争力的结果，还有很长的路要走。

今年的竞赛同样充满挑战，姜普表示，DeepMind在三个月内几乎没有进展。团队曾担心是否已经耗尽了数据，尽管比赛截止日期临近，他们仍感到不安。他说：“机器学习系统总是会出现各种错误。”

不过，最终他们的努力得到了回报。姜普表示：“我们确实相信，我们开发的系统可以为实验生物学家提供正确且可操作的信息。研究这些结构的目的在于理解自然，并提出更多的问题。我们相信我们的系统能够真正帮助人们实现这一目标。”