AlphaFold：五年的影响

# AlphaFold：五年的影响 来源：https://deepmind.google/blog/alphafold-five-years-of-impact/ 2025年11月25日 科学 自2020年以来，AlphaFold 加速了科学发展的步伐，并推动了全球生物学发现的浪潮——这一成就获得了诺贝尔奖的认可 五年前，AlphaFold 2 解决了蛋白质结构预测问题，开辟了生物学研究的新途径，并首次有力地证明了 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一个过程的复杂微观机器。它们由长而独特的氨基酸链组成，精确折叠成三维结构，而这种结构在很大程度上决定了蛋白质的功能——因此，了解其形状对于药物发现和疾病理解至关重要。 p53 是一种与癌症等疾病相关的细胞肿瘤抗原。它是 AlphaFold 蛋白质数据库中最受关注的蛋白质之一。 如果蛋白质发生错误折叠，它可能会失去功能并导致疾病，如阿尔茨海默病和帕金森病。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的昂贵、精细的实验工作。 在2020年的 CASP 14（蛋白质结构预测关键评估）竞赛中，AlphaFold 2 仅根据蛋白质的氨基酸序列就预测出了蛋白质结构，精度惊人——这一成就被广泛认为是解决了生物学领域这一50年的重大挑战。但这一突破真正持久的影响，发生在我们将 AlphaFold 交到研究界手中之时。 ## 全球发现的引擎 2021年，我们与 EMBL-EBI (https://www.ebi.ac.uk/) 合作推出了 AlphaFold 蛋白质数据库 (https://alphafold.ebi.ac.uk/?utm_source=deepmind.google&utm_medium=referral&utm_campaign=gdm&utm_content=)，这是 AlphaFold 成为全球采用的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，这相当于需要数亿年实验才能解决的工作量。 免费开放的 AlphaFold 蛋白质数据库以前所未有的规模加速了科学发展。它已被来自190多个国家的超过300万名研究人员使用，其中包括来自中低收入国家的超过100万用户。超过30%的 AlphaFold 相关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。 半个世纪以来，科学家们一直在努力预测蛋白质如何折叠。这是理解生命和治愈疾病的核心谜题。然后，五年前，AlphaFold 团队破解了这个密码。 ## 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，从保护生物到心脏健康。 ### 培育更健康、更强壮的蜜蜂 欧洲科学家利用 AlphaFold 了解蜜蜂的一种关键免疫蛋白——卵黄蛋白原（Vg）。这些结构洞见现正应用于濒危蜜蜂种群的保护工作，并指导 AI 辅助育种计划的发展，以培育更健康、更具抗性的传粉者。 ### 揭示心脏病背后的关键蛋白 动脉粥样硬化由"坏胆固醇"（LDL）引起，是全球死亡的主要原因。几十年来，LDL 中核心蛋白——载脂蛋白B100（apoB100）的结构一直难以捉摸。AlphaFold 2 帮助最终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原子级别的细节，以设计新的预防性心脏疗法。 ## 革新研究 AlphaFold 也在改变科学研究——扩大可及性、加速研究进程并大幅降低成本。 ### 扩大可及性 土耳其本科生 Alper 和 Taner Karagöl 在疫情期间通过在线 AlphaFold 教程 (https://www.ebi.ac.uk/training/online/courses/alphafold/?utm_source=deepmind.google&utm_medium=referral&utm_campaign=gdm&utm_content=) 自学结构生物学——此前没有任何相关培训。他们现已发表15篇研究论文。 这张图片展示了一种水溶性的 EAAT1 蛋白版本。EAAT1 是脑细胞中的一种转运蛋白，通常位于细胞膜上，帮助清除神经递质谷氨酸。在这里，该蛋白已通过 QTY 方法重新设计，该方法将疏水氨基酸替换为亲水氨基酸，使其能够溶于水。蓝色螺旋是蛋白质，周围的点是水分子和盐离子。 ### 加速发现 苏黎世大学和 Sainsbury 实验室的分子与细胞植物生理学教授 Cyril Zipfel 发现研究时间大幅缩短。他们将 AlphaFold 与比较基因组学结合使用，以更好地理解植物如何感知环境变化，为培育更具抗性的作物铺平道路。 AlphaFold 已被引用超过35,000次，超过20万篇论文在其方法中融入了 AlphaFold 2 的元素。它还在提升研究工作的质量。 Innovation Growth Lab 开展的一项独立分析 (https://www.innovationgrowthlab.org/resources/ai-in-science-alphafold-2) 表明，使用 AlphaFold 2 的研究人员提交新型实验蛋白质结构的数量增加了超过40%。这些蛋白质结构更有可能与已知结构不同，鼓励探索科学的未知领域。此外，与 AlphaFold 2 相关的研究被临床文章引用的可能性是典型的结构生物学论文的两倍，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 (https://www.isomorphiclabs.com/)——一家 AI 药物发现公司，成立于2021年，当时这一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 此后开发了统一的药物设计引擎，旨在大幅改变其设计新药的方式，加速科学发现，并怀揣着有朝一日治愈所有疾病的雄心。 我们与 Isomorphic Labs 合作开发了 AlphaFold 3 (https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/?utm_source=deepmind.google&utm_medium=referral&utm_campaign=gdm&utm_content=)，它提供了前所未有的细胞视角，我们预期这将推动药物发现过程的变革，并 usher in "数字生物学"的时代。 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三维结构，从而全面观察潜在药物分子如何与其靶蛋白结合，或蛋白质如何与遗传物质相互作用。 AlphaFold Server (https://alphafoldserver.com/welcome) 正在赋能全球非商业研究人员利用这项技术，加速他们提出和验证新假设的能力。到目前为止，它已帮助全球数千名研究人员完成了超过800万次折叠——即对结构和相互作用的预测。 AlphaFold 背后最重要的科学家之一 John Jumper 分享了关于他获得诺贝尔奖的故事、该工具意想不到的应用，以及从 AlphaFold 2 到更全面的 AlphaFold 3 的架构转变。 ## AI 用于科学的未来 受 AlphaFold 启发，我们开发了一系列新一代模型来解决生物学中的各种问题。AlphaMissense (https://deepmind.google/blog/a-catalogue-of-genetic-mutations-to-help-pinpoint-the-cause-of-diseases/) 和 AlphaGenome (https://deepmind.google/blog/alphagenome-ai-for-better-understanding-the-genome/) 利用 AI 评估导致疾病的基因突变。我们的 AlphaProteo (https://deepmind.google/discover/blog/alphaproteo-generates-novel-proteins-for-biology-and-health-research/) 模型能够设计新型、高强度的蛋白质结合剂，靶向包括与癌症和糖尿病相关的分子在内的多种分子。这些模型正在深化我们对复杂疾病的理解，并最终推动新疗法的开发。 生物学是我们的首个前沿领域，但我们视 AlphaFold 为 AI 如何加速所有科学达到数字速度的模板。从核聚变 (https://deepmind.google/blog/bringing-ai-to-the-next-generation-of-fusion-energy/) 和地球科学 (https://deepmind.google/blog/alphaearth-foundations-helps-map-our-planet-in-unprecedented-detail/) 到科学发现 (https://deepmind.google/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/) 整体，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。 ### AlphaGenome：用 AI 更好地理解基因组 ### AlphaProteo 为生物学和健康研究生成新型蛋白质 ### 下一代 AlphaFold 的一瞥 ### 基因突变目录助力精准定位疾病成因 ### AlphaFold 揭示蛋白质宇宙的结构 ### AlphaFold：解决生物学50年重大挑战的方案