AlphaFold蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)擊敗人類, AI前途不可限量

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來(lái)源：生物探索

2019-05-21

2018年12月2日，AlphaFold在第13屆全球蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)競(jìng)賽中擊敗了所有對(duì)手，成功根據(jù)基因序列預(yù)測(cè)了生命基本大分子——蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。

講到人工智能（AI），可能在大多數(shù)人腦海里首先想到的是谷歌的AlphaGo。2017年圍棋人機(jī)大戰(zhàn)仿佛就在昨天，世界排名第一的天才圍棋少年柯潔敗北絕望痛哭“我贏不了”。人工智能讓人類真真切切的感受到了自己的強(qiáng)大。

而在生命科學(xué)領(lǐng)域，AlphaGo的“孿生兄弟”AlphaFold也讓世界為之顫抖。2018年12月2日，AlphaFold在第13屆全球蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)競(jìng)賽中擊敗了所有對(duì)手，成功根據(jù)基因序列預(yù)測(cè)了生命基本大分子——蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。

#關(guān)于蛋白質(zhì)

蛋白質(zhì)是生命的物質(zhì)基礎(chǔ)，也是生命活動(dòng)的主要承擔(dān)者，可以說(shuō)沒(méi)有蛋白質(zhì)也就沒(méi)有生命。蛋白質(zhì)具有一級(jí)、二級(jí)、三級(jí)、四級(jí)結(jié)構(gòu)，其分子結(jié)構(gòu)決定了其功能。所以想要定制蛋白質(zhì)就要知道它的確切結(jié)構(gòu)。

然而，蛋白質(zhì)折疊一度被列入“21世紀(jì)的生物物理學(xué)”重要課題，是分子生物學(xué)奉為規(guī)范的中心法則都尚未解決的重大生物學(xué)問(wèn)題。直到美國(guó)NIH的Christian Anfinsen博士因?yàn)榘l(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)不需要其他幫助就可以自發(fā)地完成蛋白質(zhì)折疊的過(guò)程，人類對(duì)蛋白質(zhì)乃至生命密碼的解析才更近了一步。Christian Anfinsen博士因此獲得了1972年的諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)。

2017年，美國(guó)科羅拉多大學(xué) JILA物理研究中心的生物物理學(xué)家們通過(guò)對(duì)蛋白質(zhì)折疊更細(xì)致地測(cè)量后發(fā)現(xiàn)，蛋白質(zhì)的折疊過(guò)程比科學(xué)家們?cè)?jīng)的預(yù)測(cè)更為復(fù)雜。就在人類對(duì)生命孜孜以求的同時(shí)，人工智能迎頭趕超，在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域的“奧林匹克競(jìng)賽”上，AlphaFold力壓人類奪得冠軍, 將漫長(zhǎng)費(fèi)力的預(yù)測(cè)過(guò)程縮短至幾小時(shí)。

#AI時(shí)代已經(jīng)到來(lái)

以目前性能最強(qiáng)悍的超級(jí)計(jì)算機(jī)每秒運(yùn)算速度峰值可達(dá)20億億次，科學(xué)家們對(duì)蛋白質(zhì)折疊的模擬計(jì)算仍有可能耗費(fèi)數(shù)年乃至數(shù)十年的時(shí)間。但是AI能夠更快的做到，而且出錯(cuò)更少。所以當(dāng)AI應(yīng)用到生命科學(xué)、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域時(shí)，臨床研究速率、新藥研發(fā)、成本等都將大大的降低，患者所要承擔(dān)的成本和痛苦也隨之而降，越來(lái)越多的人都將從中受益。

其實(shí)，目前AI已經(jīng)在醫(yī)療健康領(lǐng)域有不少的應(yīng)用成功案例，比如新藥研發(fā)、輔助疾病診斷、健康管理、醫(yī)學(xué)影像、臨床決策支持、醫(yī)院管理、便攜設(shè)備、康復(fù)醫(yī)療和生物醫(yī)學(xué)研究等等。

在剛剛落幕的2019年春季CMEF大會(huì)上，AI在傳統(tǒng)的醫(yī)療、產(chǎn)品、器械面前大放異彩。AI用它強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)、診斷、預(yù)測(cè)、規(guī)范分析能力再一次向世人充分的展示出其廣闊的前景，AI終將在人類社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域變得不可替代，在生命科學(xué)以及醫(yī)療方面，人工智能也將從一個(gè)輔助手段變成中流砥柱，造福人類。

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