新智元報(bào)道

編輯：艾倫

困擾科學(xué)家整整十年的「精卵結(jié)合」分子機(jī)制，被AlphaFold在短短幾分鐘內(nèi)精準(zhǔn)預(yù)測，這僅僅是它過去五年重寫生物學(xué)版圖的一個(gè)縮影。從開源代碼到擁有2.4億結(jié)構(gòu)的免費(fèi)數(shù)據(jù)庫，它讓全球190個(gè)國家的330萬研究者站在了同一起跑線，被譽(yù)為結(jié)構(gòu)生物學(xué)的「第二次降臨」。

Nature近期發(fā)布的最新文章，盤點(diǎn)了谷歌DeepMind的AlphaFold誕生五年來，取得的一系列重大科研突破。

與此同時(shí)，谷歌DeepMind也將紀(jì)錄片《思維游戲》（The Thinking Game）發(fā)布在YouTube。

DeepMind官推

紀(jì)錄片《思維游戲》第一部分

紀(jì)錄片《思維游戲》第二部分

這是一個(gè)關(guān)于等待與頓悟的故事，也是生物學(xué)在過去五年經(jīng)歷的縮影。

尋找那把丟失的鑰匙

在維也納分子病理學(xué)研究所，生化學(xué)家安德烈婭·保利（Andrea Pauli）曾陷入長達(dá)十年的困惑。

為了搞清楚精子和卵子究竟是如何「相遇」的，她在2018年就在斑馬魚的卵子表面發(fā)現(xiàn)了一種至關(guān)重要的蛋白質(zhì)，她給它起名叫「Bouncer」（保鏢）。

這個(gè)名字很形象，因?yàn)槿绻麤]有它，受精過程根本不會(huì)發(fā)生。

但問題在于，這位「保鏢」到底是如何識別并放行精子的？

保利的團(tuán)隊(duì)和世界各地的同行們苦苦思索，試圖在顯微鏡下通過無數(shù)次生化實(shí)驗(yàn)解開這個(gè)分子層面的「握手」機(jī)制，卻始終找不到那把鑰匙。

直到2020年11月，一場海嘯從倫敦的DeepMind實(shí)驗(yàn)室呼嘯而來。

AlphaFold 2橫空出世。

這個(gè)AI系統(tǒng)以驚人的精度預(yù)測出了蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。

那一刻，原本模糊的微觀世界突然變得清晰可見。

對于保利來說，這就像是在黑暗的房間里突然開了一盞燈：AlphaFold迅速預(yù)測出了一種名為Tmem81的精子蛋白結(jié)構(gòu)，它能與另外兩個(gè)蛋白形成復(fù)合物，恰好構(gòu)建出一個(gè)完美的「口袋」，讓「Bouncer」得以嵌入結(jié)合。

Tmem81的AlphaFold模型

困擾人類十年的生殖謎題，被AI在幾分鐘內(nèi)破解了。

實(shí)驗(yàn)隨后驗(yàn)證了這一切。

如今，保利感慨道：「它加速了所有的發(fā)現(xiàn)?，F(xiàn)在我們每一個(gè)項(xiàng)目都在用它?！?/p>

結(jié)構(gòu)生物學(xué)的「第二次降臨」

這一幕，只是AlphaFold五周歲生日之際，全球無數(shù)實(shí)驗(yàn)室里的一個(gè)縮影。

把日歷翻回五年前的那個(gè)深秋，當(dāng)DeepMind揭開AlphaFold 2的面紗時(shí)，科學(xué)界感受到的是巨大的沖擊。

如果說2018年的第一代版本還只是「令人感興趣」，那么第二代版本則直接展現(xiàn)了「統(tǒng)治力」。

它生成的3D模型在許多情況下已經(jīng)與耗資昂貴的實(shí)驗(yàn)圖譜難以區(qū)分。

歐洲生物信息學(xué)研究所（EMBL-EBI）的生物信息學(xué)家珍妮特·桑頓（Janet Thornton）用了一個(gè)極具宗教色彩的比喻來形容這場變革：「擁有了預(yù)測萬物的模型，其影響是巨大的。這就像是結(jié)構(gòu)生物學(xué)的“第二次降臨”（Second Coming）?！?/p>

這一變革的烈度，量化在數(shù)據(jù)里是驚人的。

自2021年關(guān)于AlphaFold 2的論文在《自然》雜志發(fā)表以來，短短幾年間，它已被引用了近4萬次。

與許多在熱點(diǎn)過去后關(guān)注度就斷崖式下跌的研究不同，AlphaFold的熱度曲線是一條昂揚(yáng)向上的直線。

更重要的是，DeepMind做出了一個(gè)決定：他們將其代碼開源，并與EMBL-EBI合作建立了數(shù)據(jù)庫。

這個(gè)數(shù)據(jù)庫如今像是一個(gè)不斷膨脹的宇宙，包含了超過2.4億個(gè)預(yù)測結(jié)構(gòu)，幾乎囊括了人類已知的所有蛋白質(zhì)。

全球190個(gè)國家的330萬名研究人員涌入這里，其中超過100萬用戶來自中國、印度等中低收入國家。

這不僅是技術(shù)的勝利，更是科學(xué)平權(quán)的勝利——無論是在哈佛的頂級實(shí)驗(yàn)室，還是在發(fā)展中國家的大學(xué)宿舍，只要有一根網(wǎng)線，你就能看見生命的精密藍(lán)圖。

從預(yù)測結(jié)構(gòu)到重塑科學(xué)

2024年，AlphaFold的締造者德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）約翰·詹珀（John Jumper）分享了諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)的一半殊榮。

這對于一個(gè)誕生僅五年的工具來說，幾乎是光速的認(rèn)可。

但詹珀本人關(guān)注的卻是另一個(gè)問題。

看著像保利這樣的科學(xué)家利用AlphaFold做出的突破，他不僅感到驕傲，更在好奇：「什么時(shí)候會(huì)有人因?yàn)椤甘褂谩笰lphaFold而贏得那些大獎(jiǎng)呢？」

這絕非隨口說出的空話。

一份由DeepMind資助的研究發(fā)現(xiàn)，使用AlphaFold的研究人員向PDB（蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫）提交的實(shí)驗(yàn)結(jié)構(gòu)數(shù)量，比未使用該工具的同行多出了約50%。

這揭示了一個(gè)現(xiàn)象：AI并沒有像某些人擔(dān)心的那樣「取代」實(shí)驗(yàn)學(xué)家，反而在「反哺」他們。

那些通過X射線晶體學(xué)或冷凍電鏡得到的模糊原始數(shù)據(jù)，因?yàn)橛辛薃I預(yù)測結(jié)構(gòu)的輔助，變得更容易解讀。

詹珀說：「我喜歡這種感覺，它幫助了那些最初為我們提供數(shù)據(jù)的人?！?/p>

這形成了一個(gè)完美的閉環(huán)：人類的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練了AI，AI反過來幫助人類看清實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，進(jìn)而產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)。

在這場循環(huán)中，科學(xué)發(fā)現(xiàn)的齒輪被按下了快進(jìn)鍵。

五年過去，AlphaFold已經(jīng)不再是一個(gè)單純的新聞熱詞，它變成了像移液槍、顯微鏡一樣的科研「基建」。

它悄無聲息地融入了每一篇論文的致謝里，融入了每一次藥物設(shè)計(jì)的構(gòu)想中，融入了人類對生命最本質(zhì)奧秘的每一次凝視。

在原子與代碼的交響中，人類終于不再只是在黑暗中摸索生命的形狀，而是點(diǎn)亮了一盞燈，看清了造物主留下的每一行詩句。

參考資料：

https://www.nature.com/articles/d41586-025-03886-9

https://www.youtube.com/watch?v=d95J8yzvjbQ

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