AlphaFold终结了生物学家研究蛋白质结构之路 于是颜宁回国了！

这几天，颜宁从“学术女神”秒变成“爱国科学家”，再次爆红了舆论场。

         颜宁成于蛋白质结构研究，败于生物学家研究蛋白质结构之路的终结！

       Alphago创造了蛋白质结构研究的天花板，意味着生物科学家研究蛋白质结构之路走到终点，于是，以蛋白质结构研究出名的颜宁回来了。

     1  6年前，AI创造了世纪性突破，Alphago横空出世，采用了神经网络、深度学习、蒙特卡洛树搜索法等新技术，得到了实质性飞跃，一举击败了人类职业围棋选手。

       ——2016年3月，阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；

        ——2016年末2017年初，阿尔法围棋在中国棋类网站上以“大师”（Master）为注册账号，与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩；

        ——2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，阿尔法围与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。   

       自此，围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平。

        这一技术震撼了世界！

       2  近几年，AlphaFold又颠覆了传统结构生物学的研究。它攻克了生物学领域一项重大难题：预测蛋白质如何从线性氨基酸链卷曲成3D形状以执行任务。

       2020年11月30日，美国《科学》杂志网站报道，“蛋白质结构预测关键评估”（CASP）竞赛传来喜讯：英国“深度学习”（DeepMind）称其AI实现了上述成就，他们的方法将极大加快新药研发进程。

     大概同一时间，有报道说，谷歌AI团队DeepMind所研究的 AlphaFold 算法，在生物学领域也取得了重要突破：通过蛋白质的氨基酸序列高精度地确定其3D结构。

        具体而言，是DeepMind的第二代AlphaFold 在国际蛋白质结构预测竞赛（CASP）上击败了其余的参会选手，能够精确地基于氨基酸序列，预测蛋白质的3D结构。其准确性可以与使用冷冻电子显微镜（CryoEM）、核磁共振或 X 射线晶体学等实验技术解析的3D结构相媲美。

        在这项权威的蛋白质结构预测竞赛结果中，可以看到AlphaFold2排名第一（总分远高于第二），排名前六位的分别是David Barke lab的两个工具（第二、第三位）、密歇根州立大学的 Michael Feig和密歇根大学Yang Zhang排名在第四位、第五位，而腾讯AI lab 的tFold_human排名第六。

       这说明，在某种程度上，在对蛋白质结构和折叠的预测这件事情上，人类已非望尘莫及！

       3  人类蛋白质组是指人类基因组编码所有蛋白质的集合，考虑到理解人类蛋白质组对健康和医药的重要性，研究人员一直以来付出大量努力来确定其中的蛋白质结构，但用普通实验方法预测蛋白质结构十分耗时。

         人类基因组中目前只有三分之一的蛋白质3D结构已通过实验确定。

       分子和细胞生物学家面临的最大难题之一：他们要研究蛋白，却不知道它的结构和功能”。

       1994年，为更好预测和破解蛋白质三维结构，马里兰大学结构生物学家约翰·穆尔特等人发起了CASP竞赛，每两年举行一次。

        在上述比赛中，阿尔法折叠”（AlphaFold）方法的中位分数为92.4（满分100分，90分以上被认为预测方法可与实验方法相媲美），预测最具挑战性的蛋白质的平均得分为87，比次优预测高出25分。它甚至擅长预测嵌入细胞膜的蛋白质结构——细胞膜是许多人类疾病的核心，但很难用X射线晶体学研究。

        “阿尔法折叠”是“深度思维”公司开发的一款AI技术，可用于预测蛋白质结构。它改变了蛋白质结构研究的游戏规则！

       前基因泰克首席执行官Arthur D. Levinson博士称，这一成就为“划时代的进步”（once in a generation advance）！

       欧洲生物信息学研究所名誉主任珍妮特·桑顿说：阿尔法折叠将改变结构生物学和蛋白质研究的未来！

        4  2021年7月23日，新华社报道：研究人员利用“阿尔法折叠”确定了覆盖几乎整个人类蛋白质组的蛋白质结构，并将这些结构放入公开的数据库免费供全球科研人员使用。

      7月22日，英国“深度思维”公司研究人员领衔的团队，在英国《自然》杂志发表报告说，该公司的“阿尔法折叠”预测出98.5%的人类蛋白质结构，有助于深入理解一些关键生物学信息，从而更好开展药物研发。

       研究人员还让“阿尔法折叠”对人类蛋白质组58%的氨基酸结构（氨基酸是连接起来形成蛋白质的亚单位）位置给出可信预测；其中对35.7%的结构位置预测达到很高可信度。

       5  2022年8月3日，央广网发布消息说，总部位于英国的人工智能公司“深层思维”日前宣布，该公司开发的人工智能程序“阿尔法折叠”已预测出约100万个物种的超过2亿种蛋白质的结构，涵盖科学界已编录的几乎每一种蛋白质。

        据介绍，这些信息将上传至可公开访问的“阿尔法折叠蛋白质结构数据库”。这些数据已经在疟疾疫苗开发、对抗抗生素耐药性与塑料污染等场景中得到应用，并且帮助研发人员加速新药研发。

        蛋白质的3D形状或结构决定了它在细胞中的功能，如今“阿尔法折叠”已预测出超过2亿种蛋白质结构，设计改造蛋白质来调整它的功能似乎逐渐“照进现实”。

       6  当今，科学技术飞速发展，一次次颠覆人类的认知和创新能力，也让很多人失业，包括像颜宁这样的科学家。

       AlphaFold对蛋白质结构和折叠的预测，对该项研究产生了颠覆性影响，包括颜宁在内的结构生物学家面临整体失业。

        颜宁的主业是结构生物学，这些年做的主要工作就是用昂贵的冷冻电镜给蛋白质做结构解析。

       值得一提的是，在实验工具方面，颜宁得天独厚——她的导师施一公在清华建的生物实验室从政府那里弄到3亿资金，一下就购买了三四台价值好几千万的冷冻电镜。每解析出一个蛋白质结构，就在高端学术刊物上发表论文。难怪有人贬之为“刷论文”。

        但AlphaFold问世，使得全球结构生物学家黯然失色，就像顶级围棋大师们在Alphago面前整体低下了头一样。

       令全球结构生物学家沮丧的是，上万的研究人员，用几十年时间才解出不到20万个蛋白质的结构，但AlphaFold2只用了一年左右，就破解了全球已知的全部2.14亿多个蛋白质的结构。

       2021年7月公布了100万个蛋白质结构，从而引发了一场影响深远的科学革命。

       关键是，AlphaFold2是开源的，向全球开放，任何人都可以使用它，或直接通过谷歌云批量下载已经解析的各种蛋白质3D结构。

        如此一来，还有结构生物学家啥事？！

       7  据悉，颜宁的工作仅限于蛋白质结构解析，基本未涉及蛋白质的功能研究。现在如此强大的AlphaFold技术，让她这样的“科学搬砖匠”的研究工作黯然失色。

        这或许是颜宁考虑改换门庭，从普林斯顿出走的最主要原因。

       对比时间线，也可以清楚看出AlphaFold的世纪性突破对颜宁回国决定的影响。

       2021年7月，AlphaFold2正式开源，并宣布其蛋白质结构解析数据库对全球开放。而齐鲁晚报后来对颜宁父亲的采访中，她父亲说颜宁一年前（即2021年11月）就跟父母商量回国的事了。

       有知情人士爆料，让颜宁决定从普林斯顿辞职的更直接原因，是近年她在美国那边申请到的科研项目经费越来越少，发论文也越来越难，有点难以为继。

       这5年来，颜宁在美国申请到的科研项目经费平均只有33万美元左右，低于全美平均数50多万美元，与美国顶级名校知名教授动辄两三百万美元的项目经费更是相去甚远。

       在美国著名大学，招一个博士生的所有花费，每年差不多要十万美元。这意味着颜宁主持的普林斯顿实验室招不了几个人。这与施一公和颜宁在清华时，国家大量投资他们的重点实验室，大把博士硕士作为无偿劳动力的情形完全不可同日而语。

        这其中的大背景是AlphaFold改变了结构生物学和蛋白质研究的游戏规则—AlphaFold的突破导致美国各界对结构生物学项目的投资大幅减少。

        具体到颜宁本人而言，她之前申请到的美国国立健康研究院的科研项目拨款，到2022年11月30日将终结，而新的项目现在很难申请到。

       所以，颜宁审时度势，华丽转身，回到中国高就，应该是她的明智之举。  

       8  颜宁当年离开中国赴美，我们不能诟病她“不爱国”，她现在回到中国新的发展舞台，也谈不上“爱国”。

       这一切都是达尔文进化论中的“适者生存”法则使然，而不应当戴上不恰当的光环，或者贴上一个高大上的标签。