2021年7月15日，Nature上發表的文章“Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold”公布了CASP14中AlphaFold的源代碼[1]。2021年7月22日，Nature上發表的“Highly accurate protein structure prediction for the human proteome”描述了AlphaFold對人類蛋白質組的準確結構預測，極大地擴展了蛋白結構覆蓋率[2]。文章提到AlphaFold確定了覆蓋98.5%的所有人類蛋白，能對人類蛋白質組58%的氨基酸的結構位置給出可信預測，其中對35.7%的結構位置的預測達到了很高的置信度，是實驗方法覆蓋的結構數量的兩倍。在蛋白水平上，AlphaFold對43.8%的蛋白的至少四分之三的氨基酸序列給出了可信預測[3] [4]。Nature上的這些震撼發布引起了極大的轟動。

資深投資人、睿智醫藥CEO華風茂先生 近日在接受安永的采訪中總結觀點如下：

1、AlphaFold的最新成果肯定會促進基于結構的化合物發現

由于結構預測的發展，課題數量必然增加，更多項目會被立項，會大大促進行業的整體發展。預測模型會被使用，但仍需實驗數據驗證。AI的引入，可能會使測試的化合物共晶結構數量下降，但課題數量會大幅增加。

2、AlphaFold出來的結構，仍需結構測定來驗證和確認蛋白構象

蛋白結構本身是動態的，不同條件、不同化合物/底物結合是會出現不同構象的，催化反應過程也都是伴隨著構象變化。一個結構無法解決所有問題，要基于這個結構做藥，肯定需要結構測定來進一步驗證和確認不同化合物結合后的蛋白構象。同樣，AlphaFold出來的結構，仍需大量實驗室工作進行結構測定來進一步驗證和確認不同化合物結合后的蛋白構象。

3、AI肯定有用，但要說AI取代實驗，那還為時過早，就像AI取代醫生一樣，看著好像不難，但真正實現太難了。毋庸置疑，AlphaFold對我們行業意義重大。

4、近年來AI技術逐步切入到新藥研發的多個環節，這個趨勢會逐步提高這些環節的人工效率，降低新藥研發的成本，縮短新藥研發的時間，長遠來看能為老百姓帶來更多價廉物美的創新藥，大大提升人民的健康水平。

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參考文獻及內容引用：

[1] Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold | Nature (2021)

https://doi.org.10.1038/s41586-021-03819-2

[2] Highly accurate protein structure prediction for the human proteome | Nature (2021)

https://doi.org/10.1038/s41586-021-03828-1

[3] AlphaFold2—“它來了，它帶著源代碼過來了”，精準預測蛋白結構|算法|蛋白質|神經網絡_網易訂閱（163.com）

[4] 14位專家點評丨Nature震撼發布AlphaFold完成的98.5%人類蛋白結構預測結果（qq.com）