AlphaFold推动蛋白质结构预测革命：人工智能助力生命科学发展荣获诺贝尔化学奖认可

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近日，在谷歌举办的一场媒体分享会上，谷歌DeepMind的产品经理Dhavi Patel详细介绍了AlphaFold在蛋白质结构预测及生命科学领域的应用。数据显示，AlphaFold在全球190多个国家拥有超过250万用户，其中亚太地区的用户数量已突破100万，占全球总用户的三分之一以上。从基础研究到实际应用，AlphaFold展现了人工智能技术对生命科学的深远影响。2024年10月，AlphaFold荣获诺贝尔化学奖，充分体现了其在科学界的重要地位。据估计，AlphaFold的应用已潜在节省了数百万美元的科研经费，并大幅缩短了科研周期。

第二段
在分享会上，Dhavi Patel还回顾了AlphaFold的研发历程与核心理念。作为生命活动的核心执行者，蛋白质的三维结构解析曾是一项耗时费力的工作。以人类血红蛋白为例，科学家用了整整20年才确定其结构。而AlphaFold的出现彻底改变了这一局面，只需输入氨基酸序列，便能在几分钟内生成准确且高质量的蛋白质结构预测。2020年，AlphaFold2在国际蛋白质结构预测竞赛CASP中达到了原子级别的精确度，被组委会认定为解决了蛋白质结构预测问题。2021年，谷歌DeepMind与欧洲生物信息学研究所合作，免费开放了一个包含2亿种蛋白质结构的数据库，覆盖了几乎所有的已知蛋白质序列。

第三段
AlphaFold的应用已经渗透到多个重要领域。在粮食安全方面，研究人员利用AlphaFold解析水稻磷酸化相关蛋白结构，为抗旱抗病水稻品种的培育提供了关键支持，直接助力联合国“零饥饿”目标的实现。在生态保护领域，研究者通过AlphaFold首次建模蜜蜂关键免疫蛋白Vitellogenin，将原本需要数年的研究周期缩短至数天，这一成果还可以延伸至青蛙、海龟等濒危物种的保护研究。

第四段
在医学领域，新加坡科技研究局的代表介绍称，他们借助AlphaFold揭示了帕金森病患者体内STIP1蛋白与异常抗体的相互作用机制，为疾病的早期诊断提供了新的思路。在中国，已有超过43.2万名科研人员使用AlphaFold数据库，应用场景涵盖了蛋白质结构预测、模型优化及折叠路径研究等多个领域。

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最新版本的AlphaFold 3进一步扩展了预测范围，包括蛋白质、DNA、RNA、配体及离子等多种分子类型。为了方便科研人员使用，AlphaFold Server平台允许用户通过简单的操作在几分钟内获得所需分子的结构预测。目前，AlphaFold已经帮助数百万研究人员解答了生物学领域的紧迫问题，涉及抗疟疾疫苗开发、塑料降解酶设计等前沿课题。

本文来源： 量子位【阅读原文】