DeepMind的AlphaFold改变了研究人员的工作方式

摘要

AlphaFold利用AI预测蛋白质三维结构，精度与实验室方法相当，解决了生物学领域50年来的重大挑战。Demis Hassabis从DeepMind在AlphaGo上的成功直接引申到AlphaFold，认识到两个问题都具有巨大的组合复杂性。这一突破标志着DeepMind从游戏AI转向真实世界科学应用。

要点

• AlphaFold在CASP 14的胜利标志着AI首次以匹配实验方法的精度预测蛋白质结构，误差通常在原子宽度范围内
• Hassabis在2016年观看AlphaGo击败李世石后，构想将游戏AI技术应用于蛋白质折叠
• 蛋白质结构决定了蛋白质在体内的行为；快速解锁未知结构可以加速新疗法和疫苗的开发
• DeepMind发布了超过2亿个蛋白质结构预测的数据库，供全球研究人员免费使用