可能本文發(fā)出來是前天了，他們的官博上發(fā)文：
今天我們很高興能向大家分享Deepmind部門的一項新成果，這也將是我們第一次能清楚地展示，人工智能研究對科學(xué)進步有多強大的助力。為了把最尖端的技術(shù)應(yīng)用在蛋白質(zhì)三維建模上(完全只以其基因序列為藍圖)，我們搜羅了結(jié)構(gòu)生物學(xué)、物理學(xué)和機器學(xué)習(xí)編程等各個業(yè)界的大佬，為這項目貢獻心血。
耗時兩年，這新系統(tǒng)終于開發(fā)成功，名為AlphaFold(阿法浮德？)。它繪制的蛋白質(zhì)三維建模，在精度上遠超此前人類所能，而生物學(xué)研究，亦會因此出現(xiàn)長足進步。
一種酶
什么是蛋白質(zhì)折疊？
在微觀上，蛋白質(zhì)是宏偉而復(fù)雜的分子構(gòu)造體。我們的肉身，從肌腱收放、感光到消化食物為能量，幾乎所有功能的實現(xiàn)都可以各自追溯落實回某幾個蛋白質(zhì)的移動和變形上。
一種蛋白質(zhì)能做什么，將按其獨有的結(jié)構(gòu)而定。比如我們免疫系統(tǒng)里的抗體蛋白質(zhì)，就是個Y型，會勾住病毒和病菌，為后續(xù)火力標(biāo)記出這些有害的小東西；切割DNA的蛋白質(zhì)形狀像剪刀；生產(chǎn)其他蛋白質(zhì)的核糖體，自己的三維構(gòu)造則像個工廠流水線。
完全只以某種蛋白質(zhì)的基因序列為藍圖，構(gòu)建出它的三維模型，在過去幾十年都是個棘手的難題。難點在于，雖然我們在DNA上能摳出某個蛋白質(zhì)的組成公式，知道把它搟直后是什么樣，每一節(jié)又都有什么，可這長鏈實際上如何折疊，我們很多時候只能科學(xué)地猜，投入海量的時間和資源，反復(fù)驗證。
這就是蛋白質(zhì)折疊問題。蛋白質(zhì)越大，它的構(gòu)造和內(nèi)部互動就越復(fù)雜。1969年利文索爾曾說過即使硬算到天荒地老，都無法窮盡某種典型蛋白質(zhì)的構(gòu)造形式，并找到對的那個，人稱利文索爾佯謬。(感謝抓蟲～)
為什么這問題重要？
一方面，只有知道其構(gòu)造，才能知道該蛋白質(zhì)準(zhǔn)確的工位；另一方面是有多種疾病，現(xiàn)在都認(rèn)為跟蛋白質(zhì)錯疊有關(guān)，如阿茲海默、帕金森、亨廷頓病以及囊胞性纖維癥。
而AlphaFold提供的高精度模型，能幫助專家們設(shè)計出更低廉有效的新療法。我們對各種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的知識由此能夠積累加深，也能通過這些模型模擬來摸索其運作規(guī)則，這樣，新藥的發(fā)現(xiàn)機會大增，而同時開發(fā)成本將降低。我們相信，最終全球?qū)⒂袛?shù)以百萬計的病人因此受惠。
除此之外，蛋白質(zhì)折疊問題的解決很可能還會解鎖另一條科技樹上的分支。比如可生物降解酶的進步，應(yīng)該能緩解當(dāng)今塑料和石油的污染問題。實際上已經(jīng)有科學(xué)家在嘗試“調(diào)教”細(xì)菌，讓它們分泌出特定的蛋白質(zhì)讓垃圾變得可生物降解，更容易處理。
下一步，會發(fā)生什么？
我們在蛋白質(zhì)折疊領(lǐng)域的初步嘗試，已經(jīng)證明機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠統(tǒng)駕馭梳理各路信息，幫助專家們便捷地就復(fù)雜問題得出解決之道。在阿法狗和阿法零身上，我們已經(jīng)見證過AI能幫助人們通曉艱深游戲的玩法。相似地，我們也希望終有一日，AI技術(shù)的突破能幫助人類解決那些根本性的科學(xué)迷題：這個宇宙的玩法。
AI在折疊建模上帶來的進境，讓我們大家都很興奮。雖然后續(xù)還有許許多多的工作等著去磨好，才能在疾病、環(huán)保等問題上做出切實成績，但我們知道這條路上充滿了可能性。我們的團隊依然在專注深挖機器學(xué)習(xí)究竟還能在哪些方面推動科學(xué)向前，也依然在展望我們的技術(shù)能如何改變這世界的模樣。
譯：AlphaFold不知道會不會有正式譯名/俗名，阿法芙？原文中間談算法的幾個自然段我覺得對公眾來說太硬核，我翻不好又懷疑即使翻了大部分蛋友也沒有那背景知識來吸收，所以就擱著沒翻，見諒。文章結(jié)尾有Deepmind鏈接，懂的大佬請自行去看熱鬧就好。
原文：《AlphaFold: Using AI for scientific discovery》
本文譯自deepmind，由譯者 梁兵 基于創(chuàng)作共用協(xié)議(BY-NC)發(fā)布。
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