据《纽约时报》11月30日报道，人工智能企业DeepMind的研究人员表示，他们已经解决了困扰了科学家50多年的 “蛋白质折叠问题”。

科学家们毕生都在试图确定人体中微小蛋白质的形状。蛋白质是驱动病毒、细菌、人体和所有生物行为的微观机制。它们最初是一串化学化合物，然后扭曲和折叠成三维形状，这些形状决定了它们能做什么和不能做什么。

对于生物学家来说，确定蛋白质的精确形状往往需要几个月、几年甚至几十年的实验。这需要技巧、智慧和更多的努力。有时，他们永远不会成功。现在，伦敦的DeepMind人工智能实验室已经建立了一个计算机系统，可以在几个小时内完成这项工作，甚至可能只需要几分钟。

11月30日，这个与谷歌同属一家母公司的实验室DeepMind表示，其名为AlphaFold的系统已经解决了所谓的 “蛋白质折叠问题”。给定组成蛋白质的一串氨基酸，该系统可以快速可靠地预测其三维形状。这一长期以来寻求的突破，可以帮助研究人员加速了解疾病、开发新药和解开人体奥秘。

50多年来，计算机科学家一直在努力构建这样一个系统。在过去的25年里，他们通过一项名为蛋白质结构预测关键评估（Critical Assessment of Structure Prediction，简称C.A.S.P）的全球竞赛来衡量和比较科学家们的进展，直到现在，还没有一个科学家接近解决这个问题。

DeepMind用多种蛋白质解决了这个问题，达到了与物理实验相媲美的准确度。许多科学家曾以为那一刻还需要几年甚至几十年的时间。

马里兰大学教授约翰`穆尔特说，“我一直希望能活着看到这一天。”他在1994年帮助创建了 “结构预测的关键评估”系统。他和其他研究人员表示，如果DeepMind的方法能够得到完善，就能加快新药的开发，有助于将现有药物应用于新病毒和疾病的努力。

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虽然突破来得太晚，无法马上对新冠病毒产生重大影响。但研究人员认为，DeepMind的方法可以加快应对流行病的速度。一些人认为，它还可以帮助科学家更好地了解阿尔茨海默氏症或囊性纤维化等遗传性疾病。

但专家们告诫说，这项技术只会影响科学家确定新药和分析疾病的漫长过程中的一小部分。目前还不清楚DeepMind何时或如何与其他研究人员分享其技术。

DeepMind是过去10年在学术界、科技行业和医学界蔓延的一场大变革中的关键之一，得益于一种名为神经网络的人工智能技术，机器现在可以学习执行许多曾经无法完成的任务，有时甚至是人类无法完成的任务。

神经网络是一种数学系统，模拟人类大脑中的神经元网络。它通过分析大量的数据来学习技能。例如，通过在数千张猫咪照片中精确定位模式，它可以学习识别一只猫。这是一项技术，它可以识别你发布到Facebook上的照片中的面孔，识别你对着智能手机发出的指令，并将一种语言翻译成另一种语言。DeepMind正在使用这项技术来预测蛋白质的形状。

如果科学家能够预测人体中蛋白质的形状，他们就可以确定其他分子将如何与它结合或物理附着。这是开发药物的一种方式。药物与你体内的特定蛋白质结合，改变它们的行为。

通过分析数千种已知的蛋白质及其物理形状，神经网络可以学习预测其他蛋白质的形状。2018年，利用这种方法，DeepMind首次参加了“结构预测关键评估”系统竞赛，其系统的表现超过了所有其他竞争对手。

在此后的两年时间里，该团队专门为蛋白质折叠设计了一种全新的神经网络，这推动了精度的巨大飞跃。DeepMind研究科学家凯瑟琳·图妮（Kathryn Tunya）表示，他们的最新版本为蛋白质折叠问题提供了一个强大的解决方案，尽管还并不完美。

该系统可以在大约40分钟的时间内准确预测蛋白质的形状。

德国马克斯·普朗克发育生物学研究所（Max Planck Institute for Developmental Biology）蛋白质进化部主任卢帕斯（Lupas），是与AlphaFold系统合作的成员之一。他的团队花了十年时间，试图确定一种被称为“古菌 ”的微小细菌类生物体中一种特殊蛋白质的物理形状。有了AlphaFold系统，他在半小时内就破解了这个问题。

他说，如果这些方法继续改进，它们可以成为一种特别有用的方法，来确定一种新的病毒是否可以用现有药物来治疗。

在当前的新冠大流行期间，一种更简单的人工智能形式被证明在某些情况下是有用的。伦敦另一家人工智能公司BenevolentAI建立了一个系统，帮助确定现有的药物巴利替尼可以用来治疗重病的新冠患者。研究人员目前已经完成了一项临床试验，不过结果还没公布。

随着技术改进，AlphaFold可以进一步加快这种药物再利用，以及开发全新的疫苗，特别是当人们遇到比新冠病毒更新的病毒的时候。

华盛顿大学蛋白质设计研究所所长大卫·贝克（David Baker）一直在使用类似的计算机技术设计抗冠状病毒药物，他表示DeepMind的方法可以加速这项工作。

DeepMind的首席执行官兼联合创始人德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）表示，该公司计划公布描述该系统工作的细节。他还表示，该公司正在探索与其他科学家分享技术本身的方法。

DeepMind是一个研究实验室。它不直接向其他实验室或企业出售产品。但它可以与其他公司合作，通过互联网共享其技术的使用权。