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AlphaFold: Five Years of Impact自2020年以来AlphaFold加速了科学进程并推动了全球范围内的生物学发现浪潮——这一成就已获得诺贝尔奖的认可。
五年前AlphaFold 2解决了蛋白质结构预测问题为生物学研究开辟了新的途径并首次有力证明了AI可以成为推动科学发展的强大工具。
蛋白质是驱动活细胞中每个过程的复杂微观机器。
它们由独特的长链氨基酸组成并精确折叠成主要决定其功能的3D结构——了解这种形状对于药物发现和理解疾病至关重要。
如果蛋白质错误折叠可能会丧失功能并导致阿尔茨海默病和帕金森病等疾病。
几十年来确定这些结构是一项艰巨的任务通常需要一年或更长时间进行昂贵且艰苦的实验工作。
在2020年的CASP 14蛋白质结构预测关键评估竞赛中AlphaFold 2仅根据氨基酸序列就以惊人的准确性预测了蛋白质结构——这一成就被广泛誉为解决了这个存在50年的生物学重大挑战。
但当我们把AlphaFold交到研究社区手中时这项突破的真正、持久的影响才得以显现。
全球发现的引擎2021年我们与EMBL-EBI合作推出了AlphaFold蛋白质数据库这是AlphaFold成为全球采用科学工具的一个转折点。
一年后我们发布了AlphaFold 2对超过2亿种蛋白质结构的预测完成了需要数亿年实验才能解决的工作。
免费提供的AlphaFold蛋白质数据库以前所未有的规模加速了科学。
它已被190多个国家的超过300万研究人员使用其中包括超过100万来自中低收入国家的用户。
超过30%与AlphaFold相关的研究专注于更好地理解疾病造福人类福祉。
这项工作的深远科学和社会价值在2024年获得了诺贝尔化学奖的认可。
现实世界的变革AlphaFold已成为科学家应对世界上一些最紧迫问题的标准工具从自然保护到心脏健康。
培育更健康、更强壮的蜜蜂欧洲的科学家利用AlphaFold来理解蜜蜂中的关键免疫蛋白——卵黄蛋白原(Vg)。
这些结构见解现正被应用于濒危蜜蜂种群的保护工作并指导开发AI辅助育种计划以培育更健康、更具恢复力的传粉媒介。
揭示心脏病背后的关键蛋白由“坏胆固醇”(LDL)引起的动脉粥样硬化是全球死亡的主要原因。
几十年来LDL中的核心蛋白质——载脂蛋白B100的结构一直难以捉摸。
AlphaFold 2最终帮助揭示了其复杂的笼状结构。
这一期待已久的蓝图为药物研究人员提供了设计新预防性心脏疗法所需的原子级细节。
研究革命AlphaFold也正在变革科学研究——扩大访问范围、加速时间线并显著降低成本。
扩大访问范围土耳其本科生Alper和Taner Karagöl在疫情期间利用在线AlphaFold教程自学了结构生物学——他们之前没有任何相关培训。
他们现已发表了15篇研究论文。
加速发现速度苏黎世大学分子与细胞植物生理学教授Cyril Zipkel和塞恩斯伯里实验室的研究时间线大幅缩短。
他们结合使用AlphaFold和比较基因组学来更好地理解植物如何感知环境变化为培育更具抗逆性的作物铺平了道路。
AlphaFold已被超过
5万篇论文引用并且超过20万篇论文在其方法论中融入了AlphaFold 2的元素。
它也在提高所产生工作的质量。
创新增长实验室进行的一项关于AlphaFold 2影响的独立分析表明使用AlphaFold 2的研究人员提交新颖实验性蛋白质结构的比例增加了40%以上。
这些蛋白质结构更有可能与已知结构不同鼓励了对未知科学领域的探索。
此外与AlphaFold 2相关的研究在临床文章中被引用的可能性是典型结构生物学工作的两倍并且被专利引用的可能性也显著更高。
数字生物学的新时代AlphaFold影响最令人兴奋的例子之一是Isomorphic Labs——这是一家AI药物发现公司于2021年成立当时这项突破性模型被证明足够强大可以应用于理性药物设计。
Isomorphic Labs随后开发了一个统一的药物设计引擎旨在彻底改变新药的设计方式并加速科学发现其雄心是有朝一日解决所有疾病。
我们与Isomorphic Labs共同开发了AlphaFold 3它提供了前所未有的细胞视角我们期望这将推动药物发现过程的转型并迎来“数字生物学”时代。
该模型旨在预测所有生命分子的结构和相互作用——不仅仅是蛋白质还包括DNA、RNA和配体构成大多数药物的小分子。
它还可以生成整个分子复合物的联合3D结构从而可以全面了解潜在药物分子如何与其靶蛋白结合或者蛋白质如何与遗传物质相互作用。
AlphaFold Server正赋能全球的非商业研究人员利用这项技术加速他们提出和测试新假设的能力。
迄今为止它已为全球数千名研究人员完成了超过800万次折叠——即结构和相互作用的预测。
AI用于科学的未来受AlphaFold启发我们已经开发了新一代模型来解决生物学领域的问题。
AlphaMissense和AlphaGenome利用AI评估构成疾病基础的基因突变。
我们的AlphaProteo模型可以设计针对不同分子包括与癌症和糖尿病相关的分子的新型高强度蛋白质结合剂。
这些模型正在加深我们对复杂疾病的理解并最终推动新疗法的开发。
生物学是我们的第一个前沿领域但我们视AlphaFold为AI如何将所有科学加速到数字速度的模板。
从聚变和地球科学到整个科学发现我们正在追求下一个类似AlphaFold的突破。
我们期待继续与全球科学界合作赋能各地的研究人员应对人类面临的最大挑战。
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