Skoltech Bio 科學家測試了 AlphaFold 預測單個突變對蛋白質(zhì)穩(wěn)定性的影響，而 AI 程序的預測與實驗結(jié)果相矛盾，反駁了它掌握了終極蛋白質(zhì)物理學的說法。
Skoltech的一個針對高中生的生物信息學新兵訓練營變成了人類與人工智能之間正在進行的科學競賽的最新篇章的場所。突破性的 AI 程序 AlphaFold 較早解決了結(jié)構(gòu)生物信息學的一個 50 年之久的關(guān)鍵問題，但事實證明它不適用于該領(lǐng)域研究人員面臨的另一個挑戰(zhàn)。PLOS One 的一項研究報告了這一發(fā)現(xiàn)，該研究的作者駁斥了一些 AlphaFold 愛好者的說法，即 DeepMind 的 AI 已經(jīng)掌握了終極蛋白質(zhì)物理學，并且是結(jié)構(gòu)生物信息學的全部和終結(jié)。
結(jié)構(gòu)生物信息學是探索蛋白質(zhì)、 RNA、DNA的結(jié)構(gòu)及其與其他分子的相互作用的科學分支。這些發(fā)現(xiàn)為藥物發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造具有令人興奮特性的蛋白質(zhì)提供了基礎(chǔ)，例如自然界中未見的反應催化劑。
從歷史上看，結(jié)構(gòu)生物信息學的核心問題是預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。也就是說，給定構(gòu)成蛋白質(zhì)的任意氨基酸序列，您如何可靠地計算該蛋白質(zhì)在體內(nèi)呈現(xiàn)的 3D 形狀，以及它如何發(fā)揮作用。
2021 年 Skoltech 在線舉辦的分子與理論生物學學院 Playing With AlphaFold2 項目海報。圖片來源：Dmitry Ivankov/Skoltech
50 年后，AlfaFold 解決了這個問題，這是一個由 Google 的 DeepMind 創(chuàng)建的人工智能程序，它的前輩早些時候因在國際象棋、圍棋和電子游戲《星際爭霸 2》中取得超人的表現(xiàn)而成為頭條新聞。
這一里程碑式的成就引發(fā)了人們的猜測，即神經(jīng)網(wǎng)絡一定已經(jīng)以某種方式內(nèi)化了蛋白質(zhì)的基本物理原理，并且應該超出其設(shè)計的任務范圍。有些人，甚至在結(jié)構(gòu)生物信息學界，都希望人工智能能很快給出該學科遺留問題的明確答案，并將其載入科學史。
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