研究人員已經破解了科學上幾乎所有已知蛋白質的三維結構，這可能會在疾病治療、永續性和糧食不安全等廣泛的研究領域帶來重大進展。
人工智慧（AI）技術公司 DeepMind 於週四宣布了這項發現，該公司表示，這項成果可以幫助快速找到新的藥物和治療方法，甚至「解開生命本身如何運作的奧秘」。
DeepMind 與歐洲分子生物學實驗室 (EMBL-EBI) 合作，一直致力於揭開科學的奧秘之一——蛋白質的 3D 結構以及它們如何相互作用。
研究人員先前利用人工智慧建立了一個包含近百萬個蛋白質結構的資料庫。
現在，他們的預測數量增加了 200 倍，預測了超過 2 億種蛋白質的結構，幾乎涵蓋了地球上所有已進行基因組定序的生物。
他們還公開了該資料庫，他們說這可以「極大地增加我們對生物學的理解」。
揭示蛋白質結構
蛋白質是生命的基石，支撐著每種生物的生物過程。
已知的蛋白質大約有 2 億種，它們都具有不同的結構 - 這些組織一直致力於破解這些結構。
幾十年來，科學家一直在試圖揭示這些結構，但自從 DeepMind 和 EMBL-EBI 去年首次推出他們的資料庫以來，這項工作已經取得了巨大的進展。
Alphabet 的子公司 DeepMind 表示，它在 2016 年開始應對這項挑戰，創建了一個名為 AlphaFold 的人工智慧系統，該系統被教導如何透過顯示 10 萬個已知蛋白質的結構來預測蛋白質的形狀。
這些結構花費了數年時間並投入大量資源才得以完成。 DeepMind 表示，現在有了 AlphaFold，它可以在短短幾秒鐘內揭示蛋白質的結構。
斯克里普斯研究轉化研究所創始人兼所長埃里克·托波爾 (Eric Topol) 表示：“AlphaFold 是生命科學領域的一項非凡而重大的進步，展示了人工智能的力量。”
「AlphaFold 已經加速並實現了大規模發現，包括破解核孔複合體的結構。隨著這些新結構的出現幾乎照亮了整個蛋白質宇宙，我們可以期待每天有更多的生物謎團被解開」。
AlphaFold 產生了哪些影響？
具有第一百萬個結構的資料庫的發布已經產生了影響。
已有 1,000 多篇科學論文引用了該資料庫，並且在短短一年多的時間裡，超過 50 萬名研究人員訪問了該資料庫。
EMBL-EBI 表示，它已經在對抗塑膠污染、深入了解帕金森氏症、促進蜜蜂健康、了解冰的形成以及探索人類進化等領域發揮了影響力。
DeepMind 研究科學家兼 AlphaFold 負責人 John Jumper 表示：“我們發布 AlphaFold 是希望其他團隊能夠學習並借鑒我們所取得的進步，看到這一切如此迅速地發生真是令人興奮。”
「許多其他人工智慧研究組織現在已經進入該領域，並正在 AlphaFold 的進步基礎上創造進一步的突破。這確實是結構生物學的一個新時代，基於人工智慧的方法將推動令人難以置信的進步，」他補充道。
歐洲 EMBL-EBI 蛋白質資料庫團隊負責人 Sameer Velankar 表示，AlphaFold「在分子生物學界引起了連鎖反應」。
「光是過去一年，就有超過 1000 篇關於使用 AlphaFold 結構的廣泛研究主題的科學文章；我從來沒有見過這樣的事情……而這只是一百萬個預測的影響；想像在 AlphaFold 資料庫中公開存取超過 2 億個蛋白質結構預測的影響，」他說。
