當(dāng)?shù)貢r(shí)間11月30日，英國(guó)DeepMind團(tuán)隊(duì)宣布在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)問題上取得重大進(jìn)展，其第二代“阿爾法折疊”（AlphaFold）方法精準(zhǔn)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)，摘得國(guó)際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)競(jìng)賽（CASP）冠軍。

這一進(jìn)展被輿論視為繼AlphaGo以3:0戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍后，人工智能的再度發(fā)威。有網(wǎng)友擔(dān)憂“結(jié)構(gòu)生物學(xué)家是否會(huì)因此失業(yè)”，也有人認(rèn)為，在代碼正式公開之前，所謂的重大進(jìn)展可能只是炒作。

眾所周知，在人體內(nèi)有成千上萬(wàn)種不同的蛋白質(zhì)，而蛋白質(zhì)的作用很大程度上取決于其獨(dú)特的3D結(jié)構(gòu)。弄清楚蛋白質(zhì)折疊成什么形狀被稱為“蛋白質(zhì)折疊問題”。這在過去的50年中，一直是生物學(xué)的重大挑戰(zhàn)。

此間，生物學(xué)家主要利用X射線晶體學(xué)或冷凍電鏡（cryo-EM）等實(shí)驗(yàn)技術(shù)來破譯蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。但這類方法耗時(shí)長(zhǎng)、成本高。目前，科學(xué)界已經(jīng)在生命體內(nèi)發(fā)現(xiàn)了2億多個(gè)蛋白質(zhì)，但只有約17萬(wàn)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)經(jīng)實(shí)驗(yàn)破解，并被上傳至公開的蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)銀行（Protein Data Bank）。

DeepMind團(tuán)隊(duì)的AlphaFold（“阿爾法折疊”）程序在此次競(jìng)賽中戰(zhàn)勝其余100多個(gè)團(tuán)隊(duì)。《自然》新聞評(píng)論稱“它將改變一切”，“將極大地加快了解細(xì)胞組成部分的工作，并使更快、更先進(jìn)的藥物發(fā)現(xiàn)成為可能?！?/p>

DeepMind團(tuán)隊(duì)對(duì)比賽結(jié)果感到興奮，他們?cè)诓┛椭袑lphaFold稱為應(yīng)對(duì)生物學(xué)50年重大挑戰(zhàn)的“解決方案”，并對(duì)“AlphaFold對(duì)生物學(xué)研究和更廣闊世界的影響持樂觀態(tài)度” 。

事實(shí)上，這不是DeepMind對(duì)蛋白質(zhì)折疊問題的第一次挑戰(zhàn)。

早在2018年，DeepMind第一代人工智能程序AlphaFold便參與了國(guó)際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)競(jìng)賽（CASP）。首次參加國(guó)際比賽的AlphaFold在“預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)”的任務(wù)中排名第一。當(dāng)時(shí)，第二名的準(zhǔn)確率與AlphaFold相差甚遠(yuǎn)。2020年1月，DeepMind團(tuán)隊(duì)將相關(guān)研究發(fā)表在學(xué)術(shù)期刊《Nature》并公開了代碼。

第二代AlphaFold強(qiáng)勢(shì)歸來，創(chuàng)建了基于注意機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過端到端訓(xùn)練的優(yōu)化整體構(gòu)建結(jié)構(gòu)，使用序列、結(jié)構(gòu)和宏基因組等信息細(xì)化結(jié)構(gòu)。此次比賽中，第二代AlphaFold方法的中位分?jǐn)?shù)為92.4（滿分100分），預(yù)測(cè)最具挑戰(zhàn)性的蛋白質(zhì)的平均得分為87，比次優(yōu)預(yù)測(cè)高出25分。

對(duì)于第二代AlphaFold的比賽結(jié)果，中國(guó)人民大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)研究院教授、清華大學(xué)北京結(jié)構(gòu)生物學(xué)高精尖中心合作研究員龔新奇對(duì)結(jié)構(gòu)生物學(xué)家顏寧等人創(chuàng)辦的科學(xué)自媒體“返樸”表示，在欣喜的同時(shí)，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的同行對(duì)AlphaFold2有一些保留意見。

“工程化明顯，依賴于強(qiáng)大的GPU計(jì)算資源和代碼優(yōu)化團(tuán)隊(duì)；谷歌公司幾乎可以收集全球所有網(wǎng)絡(luò)信息，雖然看起來AlphaFold2的自動(dòng)化程度很高，但他們?cè)谌斯げ僮髦惺褂昧四男┬畔⒅档藐P(guān)注；預(yù)測(cè)對(duì)了結(jié)構(gòu)，但不等于明白了蛋白質(zhì)折疊過程和原理。”

美國(guó)普林斯頓大學(xué)雪莉·蒂爾曼終身講席教授，美國(guó)科學(xué)院外籍院士顏寧則評(píng)價(jià)稱，“這次人工智能贏得CASP的新聞亮點(diǎn)有兩個(gè)，一是AI，二是準(zhǔn)確度高。這確實(shí)是突破，但是有了兩年前的新聞（注：2018年，DeepMind開發(fā)的第一代AlphaFold首次參加CASP并且拔得頭籌）做鋪墊，現(xiàn)在這次委實(shí)是意料之中?！?/p>

對(duì)于所謂“結(jié)構(gòu)生物學(xué)家都要失業(yè)了”的調(diào)侃，她表示，結(jié)構(gòu)生物學(xué)的主語(yǔ)是生物學(xué)，是理解生命、是做出生物學(xué)發(fā)現(xiàn)。“結(jié)構(gòu)本身只是手段，它們是為了回答問題、做出發(fā)現(xiàn)?！?/p>

AlphaGo之父、DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO 戴密斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）對(duì)媒體表示，DeepMind計(jì)劃讓AlphaFold變得有用，以便其他科學(xué)家可以使用它。此前，DeepMind公布了第一版AlphaFold的大量細(xì)節(jié)，以供科學(xué)家復(fù)制該方法。

DeepMind目前尚未發(fā)表第二代AlphaFold的相關(guān)論文，但在博客中表示，正在準(zhǔn)備有關(guān)該系統(tǒng)的論文，以適時(shí)提交給同行評(píng)審期刊。

在論文正式發(fā)表之前，“阿爾法折疊”是“重大進(jìn)展”還是一場(chǎng)“炒作”的爭(zhēng)議恐將持續(xù)一段時(shí)間。