嘉宾：马剑鹏 （国外有名揣度生物学家、复旦大学复杂体系多设施探讨院首任院长）jk 白丝
整理：深究科学
卵白质结构预计的历史转头
卵白盘算推算也好，卵白质结构预计也好，它九九归原跟一个问题关连接，即是叫卵白质折叠。
我先来肤浅诠释一下什么叫卵白质折叠。咱们知谈，卵白质领先是有空间结构的，并且有好多卵白的空间结构是唯独的。卵白质的氨基酸序列，是由遗传密码来决定的。遗传密码是一维的，是以它这里有个问题，即是怎么由一维的卵白质序列记着这个三维的结构，这即是所谓的卵白质折叠问题。
那么，为什么这个问题那么蹙迫？有东谈主说这个问题是太阳下面最难的一个科常识题之一，亦然上个世纪末生物学内部所谓的一个“王冠上的珍珠”。谁能处理这个问题，就确定能获取诺贝尔奖，是以好多东谈主皆在为之费力。
这里有个关节，构成卵白质的氨基酸主要有20种，氨基酸残基是线性运动的。全球可以从科普的角度上念念象，它是一个氨基酸的链，就像一串珠子，一串念经珠。如果这个珠子一共有20种不同的心境，所谓的20种不同氨基酸的系列，把这串珠子往水里一放，它会很快折叠成每次折皆相同的三维结构。
问题是，如果这个链的折叠历程是一个穷举的历程，要把这条链从伸开的构型折叠成终末一个三维唯独的结构，这需要的时刻可能会比寰宇的寿命还长。但事实上，卵白质链在细胞内部被合成的刹那间就很快就折起来了，折的速率远远比1秒钟要快。
这就来了一个问题，它奈何折的？因为它莫得脑子，即是水内部有一些物理作用之类的这样折起来。卵白折叠会极端快，是以这里显了一个悖论，到底是奈何折叠起来的？这即是有名的卵白质折叠问题和有名的利文索尔悖论（Levinthal's paradox）。
从上个世纪中世到咫尺，多量的前辈一直在昼耕夜诵地探讨这个问题，包括咱们探讨院的荣誉院长、2013年诺贝尔化学奖得主迈克尔·莱维特（Michael Levitt）请示等东谈主。跟着时刻的历史推移，这个问题逐渐地就分化成了两个问题：一个是卵白质为什么会这样，或者它是奈何折叠的；另一个问题相对相比实用少量，卵白质结构预计问题。
对于第一个问题到咫尺还莫得完全回复好，而第二个问题即是给你一个卵白质的序列，告诉它终末的折叠结构就行，只怜惜绝顶，不怜惜奈何来的路线。对于路线这个事情是个基础科常识题，亦然个物理常识题，好多东谈主还在搞这个东西。
但背面这个问题，跟着时刻的推移，一运行作念物理的东谈主更起劲在回复，由于实用性的结构预计是极端贫困的，是以几十年来有东谈主昼耕夜诵地在作念，跳跃不是很大，但是有那么些东谈主在作念，包括本年获取化学奖得主David Baker，他这样多年一直在这个行当内部，是一个领军东谈主物，作念得相比好，但是他在很永劫刻内预计精度也唯有40%。
这个精度是指一个极端有名的国外比赛——对于卵白质结构预计关节评估（CASP）的比赛。咱们团队也投入这个比赛，作念了好多费力。迈克尔·莱维特50年前创的这样一个行当，即是因为他一直是作念揣度的，他企图用揣度机来预计这个问题，但精度一塌费解。由于这个问题极端蹙迫，是以全球一直在作念，但我说的精度一塌费解，即是说当年用揣度机来预计出来的卵白结构，就算达到40%的精度，也不及以让生物学家或者作念履行的服务者认为这是有效的。
然则，瞬息有一年，大约四五年前吧，出了个Alphafold。这个Alphafold第一次把这个精度从40%普及到60%，还是让东谈主很惊骇了。再过了两年，到CASP14的时候（2020年），它一下子达到了88%，88%这个数字很蹙迫，因为履行的测定精度也唯有90%，是以你接近88就接近90了。全球认为这个问题确实处理了，全天下皆为之惊骇。
这里要强调少量，像迈克尔包括我就作念这个行当的，全球昼耕夜诵地在作念，但咱们皆明晰，悉数走来，这个问题揣度机预计是不可能在咱们耄耋之年得到处理的，当年咱们这些东谈主是这样走过来，没念念到两下子，Alphafold 1、Alphafold 2一下就到了80%多，咫尺又有Alphafold 3了。
这个即是历史，极端从简的历史。
AI变革卵白结构预计、卵白盘算推算
咫尺来讲讲这个Alphafold是奈何瞬息间两步就到位，确实作念成了结构预计，即是AI框架，在Alphafold 1出来夙昔，包括David Baker皆是在用揣度的。我咫尺讲的完全是用揣度机预计卵白质结构。
绝大部分东谈主皆不是用AI，也有一些东谈主在用AI，但AI在这方面的展示放弃并不好，皆是用一些其他的物理形式，包括Baker，尤其是Baker。Baker夙昔不是用AI，我也不是，迈克尔也不是，但即是因为这个deep learning（深度学习）形式的介入jk 白丝，导致这个精度有了突飞大进的跳跃。那么，这就要说到AI技巧，这是两条不同的旅途。
本年诺贝尔物理学奖给了AI限度，而化学奖则给了在卵白质预计上有高出孝敬的AI技巧。在不久夙昔，全球皆铭刻AI也曾击败过国外象棋，那时全球认为不得了，国外象棋还是被AI击败了，但是其后什么事情莫得发生，因为你要击败国外象棋，拿个揣度机就可以穷举，你要把天下上扫数的棋谱皆学进去了，因为一个能部属棋不是要多念念几步吗？揣度机确定比你念念的快，它把扫数的路皆走完毕，那把你击败也不奇怪。
deepmind公司的这帮东谈主，尤其是本年诺贝尔奖的第二个得主哈萨比斯，他是一个揣度机服务者，他就去找了一个科常识题，不仅找了个科常识题，还找了个太阳下面最难的科常识题，即是卵白质结构预计问题。这个问题不是个新问题，它早就在那儿存在的，Baker包括咱们一直在作念。他就捡起了这个问题，把这个问题朝前推了一大步，于是就有了Alphafold 1和Alphafold 2。
这下全天下悉数变过来了，科学家也运行注释，正本AI这样横蛮。这即是为什么咫尺有一个极端热点的词，melody marks 肛交叫AI for Science。夙昔从来没传说过，AI for Science内部，AI不是什么新词，AI好多年了，Science更是有悠久的历史。为什么咫尺才念念起来叫AI for Science？正本这两个东西关联性不是太大，即是说AI本人是一个算法，或者是个工程技巧，传统的作念AI的东谈主皆是作念视觉、东谈主脸识别、无东谈主机操控、自动驾驶之类工程问题上的愚弄，它的难度跟卵白质折叠是根底没法比的。卵白质确凿是极端极端难，是以我说，全球皆认为它是太阳下面最难的一个科常识题。
那么，竟然在这样难的问题上朝前跨了一大步，是以咫尺它径直的恶果即是导致AI for Science的出现，并且咫尺咱们还是是东谈主生无处不AI。原因很肤浅，即是全球全天下不管是作念Science的东谈主，照旧其他限度的东谈主，皆注释到咫尺的这个deep learning这个东西，竟然把这样难的一个科常识题也可以往前推这样一大步，那略微肤浅点的（科常识题）就更容易了，是以这平庸的就愚弄开了。
本年物理学奖和化学奖的相互建立
本年诺贝尔化学奖，其实分两拨东谈主。第一个即是Baker，其后是哈萨比斯和贾伯，哈萨比斯和贾伯是一个团队的，他们即是作念Alphafold的那两个东谈主。Baker跟Alphafold表面上没关连接，这不是他发展的，但他其后包括咫尺也在用。那为什么得这个奖？
自从用揣度机可以用来预计卵白质结构，所谓预计卵白质，无非即是卵白质结构建模，只不外是这个模子不是用履行数据来检测的，是用揣度机来建的。有了这个能力以后，这个行当内部就可以大要分为两大问题：一个即是全球昼耕夜诵地在追求的卵白质折叠问题，我给你一个序列，你把它对应的结构给我弄准，这即是折叠问题，那亦然Alphafold最大的孝敬之一，它可以把卵白折叠弄得比别东谈主好得多得多。Baker亦然作念这个问题确立，Alphafold 2那两个东谈主亦然在这个时候有巨大的孝敬。
诺奖委员会有益点了下卵白盘算推算，它的诀别在于，这两个问题的关联度是极大，但也不完全是一趟事。这两个东西的内容条目是必须得有一个卵白质序列，把它的结构查一查。但是夙昔，咱们连天然界已知的卵白质序列给你，也随机搞得准。不是40%，对吧？其后88%了嘛，那你何来谈盘算推算？
它诀别即是纯正的折叠，那即是把一个已知的序列，你把它结构弄准了就行了。但是盘算推算显著是指你要盘算推算一个天然界不存在的卵白序列，至少是经过修自新的序列，那就说盘算推算更难，但盘算推算的底层逻辑确定亦然折叠，你不会折叠，你盘算推算什么？但是会折叠不等于说你一定会盘算推算。
在这两个方进取面的作念天下上作念折叠其实是极端多，Baker天然是个领军东谈主物，其后就被Alphafold给取代了。但是Baker在Alphafold出来以后，他也蹒跚了几步，因为他的折叠精度一下子被Alphafold给碾压了。但是他又很快崛起了，他最近几年主若是在盘算推算上。是以诺奖内部就讲了很明晰，也就强调了卵白盘算推算这个事。
我一直讲，卵白质的折叠是个基础科常识题，但卵白质盘算推算是一个艺术，即是你到底盘算推算什么，这个选项是极端多的。那么这个时候，我要不得不彊调一下，为什么把这个给Baker在这个奖内部。诺奖内部说David Baker主要以盘算推算为主，其实他亦然作念折叠出来的，在Alphafold夙昔，他在折叠方面是作念得最佳。但是作念盘算推算，他在全天下确实即是一个可望不可即的存在，好多团队皆企图作念盘算推算，但是作念不外Baker。
作念折叠照旧有好多东谈主，并且还有几个东谈主不见得比Baker作念得差，可能Baker作念得相比早。但是盘算推算是奈何也作念不外他，这内部天然有好多的原因，但是我认为有个很主要的原因，即是Baker的团队除了很有钱，可以招到好多优秀的东谈主才除外，他会作念履行。Baker本东谈主是作念履行确立的，其实他其后转业作念揣度卵白结构预计，这就充分阐发了在卵白质建模，尤其在盘算推算这个行当内部，必须要干湿集会，不仅要有预计，盘算推算亦然先有预计，然后你要用湿履行去考据，即是盘算推算出来的东西是很难不竭用揣度的形式来判别盘算推算得对照旧错，以及它的合感性。其实有一部分可以使用揣度的，但是不可能100%的准，终末照旧要通过湿履行来考据。
天然，作念盘算推算的东谈主也可以去找一个履行团队跟你协作，但是协作一般相比难。这个Baker组的毅力就在于此，他们本团队就有很强劲的这个履行服务能力，是以说他的卵白盘算推算什么时就“喷”地一下出来了，这即是个关节问题。是以诺奖这三个东谈主内部，Baker即是这个方面的孝敬。其实他一方面是前边我也讲过折叠也作念得可以，但是我刚才讲了，如果这个奖是给卵白质结构预计的话，不应该光给Baker，确定还有别的东谈主。但是要强调盘算推算的话，那它照实是独树一帜的。
那背面两个东谈主是显著获奖的，那是Alphafold的发明东谈主，因为他们把精度给猛推了一把。Alphafold这个形式主若是基于deep learning，deep mind公司作念出来的，或者咫尺他们公司分出来就叫Isomorphic Labs。它是很了不得的，它的得手带动了一系列的愚弄。但我必须要强调一下，即是说其实Alphafold到今天为止，至少Alphafold的得手，它对AI这个限度的孝敬或者它的影响力，即是它的作用，其实远广宽于对卵白质本人的影响。
因即是说Alphafold，包括咫尺Alphafold 3亦然，它天然很强劲，但卵白质结构预计也好，卵白质建模这个问题并莫得被处理，它仅仅往前推了一大步。但是它的伟大之处在于不仅把这个这个问题往前推了一大步，天然它莫得完全处理，它向全天下展示，你看，我在这样难的问题上也能往前爬一大步，那其他问题就更容易了。是以才导致了悉数AI被全天下澈底秉承，并且每个东谈主皆在用AI。
这亦然为什么本年的物理学家给了AI这个奖项，他们去找回了他们原始的、这个最早的创举东谈主。但是应该说，如果莫得化学奖这几个东谈主的得手，天然化学奖发在物理奖背面，本年的物理奖是不会给AI的。
那改日AI应该作念什么？那其中有一个职责，其实它更蹙迫的职责多了，即是要来处理它两头能不成合股起来，即是数据驱动和逻辑驱动这两样东西。其实你看它这个奖，尤其是物理学奖，它如果离开统计力学莫得那么远的话，这两者合股起来是有可能的。这亦然AI界的一个前沿问题。
Alphafold预计卵白侧链有短板
AF即是AlphaFold的得手，它对AI行当的冲击要比对卵白质（结构预计）本人要大。奈何来相识？领先少量，我刚才说咱们作念卵白质结构的侧链，侧链结构预计当中的一个分支即是卵白质结构。卵白质本来就有主链和侧链，咱们花了很大的力气，咫尺还在作念这个事情来分析。
即是AlphaFold 2也好，AlphaFold 3也好，它吐出来的放弃，不是说它80%或者奈何的，这个精度很高，它到底走到哪，到底还有什么问题？其实，这是个极端极端聚焦的一个问题，或者是专科问题。它其实主要的异常就在侧链上。
我这样说的话，是稀有据的。我并不是否定AlphaFold的孝敬，它的孝敬无限大，但是它并莫得处理这个问题，我认为这个即是其中的一个原因，因为它的侧链不够准。所谓的侧链不够准，严格来讲，应该是这样说，即是说如果若是从药物盘算推算的角度讲，药物盘算推算、药物分子，大部分皆是跟侧链相互作用的。若是从阿谁角度讲，纯正的，注释纯正地用AlphaFold来预计结构是不够的，绝大部分情况下是不够的。
但是这不等于说AI在新药革命上就窝囊为力了，相悖它很有效。也就跟刚才讲的相同，如果你来折叠，我说这个折叠是假造折叠，就从序列运行，把这个把放弃搭起来，皆能搭得那么好，天然不是100%，主链侧还有很大的异常，那其他的问题，譬如说小分子筛选，或者肿瘤会诊、制药，它有好多的形式，确实每个形式上皆可以来用，就这样来。你不成把AI赋能新药革命，就等价为是AlphaFold的这个预计，那即是两码事情。
揣度生物学改日的发展后劲
因为药大部分皆是跟卵白相互作用。有些小分子药，是跟卵白作用，或者是卵白质药，那即是跟另外的卵白质相互作用，或者是核酸药，核酸终末也要跟卵白质相互作用。天然核酸也有可能跟核酸相互作用，这个是不必置疑的。但这个结构盘算推算问题，其实是极端好，即是说Alphafold 3，最近合手政着这个方进取迈出了一个极端好的地方，但这个问题还远莫得得到处理。奈何回事？即是说Alphafold 1好，Alphafold 2也好，David Baker也好，天然本年诺奖的主题即是卵白质结构的预计，对不合？
为什么AI、deep learning这套东西在卵白质结构表面上取得了巨大得手？原因很肤浅，因为卵白质结构还是有几十年的发展史，即是好多代的科学家作念履行，他们累计了好多的数据。有个Datebase（数据库）叫PDB，protein database bank。正因为他们几十年的蕴蓄，提供了好多卵白质结构的信息，才有可能让AI去学一把。是以这个卵白质结构数据就建得相比好，这是数据驱动（data driven）的科常识题。
av百科但天下上还有别的东西，还有生物材料，或者其他的多样东西，它就莫得那么多的结构信息让AI去学。这个时候奈何办？AI还能起作用吗？这个问题AI即是作念不到。你看Alphafold 2，不要说其他的生物材料，哪怕是卵白质和核酸相互作用，或者卵白质和小分子作用它也作念不好。
这个地方朝前迈了不小的一步，但莫得处理这个问题，不外这个地方是好的。是以，改日我服气，但凡生物学，哪怕包括化学，皆会受到它巨大的影响。
本年2个诺奖给AI，下一步怎么开辟未开采的限度
某一个限度得了诺贝尔奖，这确定是功德。为什么？这个限度受到了诺贝尔奖确凿定。我给你举个例子，今是2024年，它是给了AI。2013年，迈克尔·莱维特和我的博士生导师马丁·卡普拉斯，他们获取诺贝尔奖的时候，咱们这个限度天然是极端立志的。
在这个夙昔，揣度生物学，尤其是像搞咱们这种卵白质结构揣度的东谈主，是不受待见的。什么真义？即是作念履行的东谈主是不把咱们当回事，认为你这个东西没用，你们我方一群作念表面的东谈主，我方在那自娱自乐。照实是这样回事，是一个扶植性的学科。但他们2013年诺奖的得手，还是把揣度生物学这个蹙迫性显贵地抬出来、抬上去了，但是还不够。
那咫尺Alphafold的得手，起先还莫得获诺贝尔奖。即是前几年，它一下子让揣度生物学从一个不太受东谈主待见的、一个所谓的扶植性学科，并且它也相比难，因为它是个交叉学科，传统的学者、传统学生物的东谈主作念不了，传统学物理、数学的东谈主又不懂生物，这照实是相比难。Alphafold的得手还是让揣度生物学从一个所谓的扶植性学科酿成了一个引颈性科学，那咫尺诺奖已给（揣度生物学限度），不管从AI算法本人，本年物理奖确凿定，又再加个化学奖，即在Science上的愚弄，那背面出路是无法预计。
天然了，你还可以反过来问这个问题：这个问题诺奖皆给了，你还应该干什么？那不就莫得革命了？这个亦然一个很有玄学意旨的问题。即是说，领先他被授予了诺奖，阐发这个问题很蹙迫，并且全球会大发展起来。但是那些领头羊们、要搞探险革命的东谈主照实应该去念念念念，下一步未开采的东西是什么？因为诺贝尔奖就不会给两次。
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