人工智能（AI）步入诺贝尔奖领域。近日，一项让人有这种感觉的研究成果诞生了。据说，Alphabet（谷歌母公司）旗下的英国公司DeepMind开发出可以解决困扰人类半个世纪的生物学问题的AI技术。它意味着带来创新的可能性，例如药物研发。入选2020年十大科研成果之一。具有全球权威的美国杂志《科学》每年年底都会公布十大科研成果。被选为2020年成就之一的技术是DeepMind的AI。《科学》杂志对这项技术充满期待，称其将“有助于确定疾病原理和开发相关药物，以及开发抗旱植物和低成本生物燃料”。名为AlphaFold的AI可以高精度预测蛋白质的三维结构。蛋白质给人最大的印象就是它是一种营养素，其种类和作用是多种多样的。蛋白质支持基本的生命活动，例如眼睛感知光线、运动肌肉以及将食物转化为能量。蛋白质是由20种氨基酸以珠状连接而成。它的功能受其形状的影响，研究蛋白质复杂三维结构的研究一直很受欢迎。虽然利用X光和电子显微镜进行研究，但仍需数月以上，且费用昂贵。AlphaFold可以在短时间内根据氨基酸的一维排列预测蛋白质的三维结构。根据DNA信息，知道氨基酸序列相对容易。也有人说，蛋白质结构可以在几天内推导出来。2020年举行的“CASP”（蛋白质结构预测）竞赛就是其实力的证明。AlphaFold展现了不逊色于X射线分析技术的精确度，引起了震动。计算机预测以前很流行，但从未达到如此高的性能水平。美国马里兰大学教授约翰莫尔特称赞，“这是一个非常特别的时刻。”“为50年前的生物学问题提供了解决方案”。DeepMind为11月发布的一篇博文加上了标题。1972年诺贝尔化学奖得主、美国人克里斯蒂安·博默·安芬森（ChristianBoehmerAnfinsen）提出“蛋白质的三维结构应该取决于氨基酸的排列”的学说。DeepMind自豪地表示，这次AI解开了自那时以来一直存在的谜团。氨基酸组成的三维结构理论上有无数种，而且非常复杂。如果将它们一一探索，所花的时间将超过宇宙的年龄（约140亿年）。而DeepMind以17万种蛋白质的已知结构作为学习数据，利用最前沿的AI技术取得了惊人的成果。DeepMind因其围棋人工智能“AlphaGo”而闻名于世。2016年，AlphaGo战胜围棋世界冠军，让人们意识到人工智能的飞速发展。DeepMind的CEO（CEO）DemisHassabis入围美国评选的全球最具影响力的100人。主导AlphaFold开发的是JohnJumper，他研究蛋白质的工作原理，并在美国芝加哥大学获得化学博士学位。在东京大学松尾东洋教授指导下研究人工智能的今井翔太认为，AlphaFold之所以有出色的表现，是因为它不仅学会了人工智能，还学会了化学等领域的专业知识。它还被用于研究新型冠状病毒，AlphaFold有望应用于新药研发。药物主要通过与疾病相关的蛋白质结合起作用。如果将药物与目标蛋白比作钥匙与匙孔的关系，那么快速掌握蛋白质的三维结构将有助于新药的研发。AlphaFold在预测新冠病毒的蛋白质结构方面也具有很高的准确性。日本东海大学尖端生命科学研究所所长平山礼明考虑到罕见病等，并表示“以前做不到的药物的开发也进行了”，满满的对未来发展的期待。但AlphaFold并不是万灵药。其可预测结构的对象有限，阐明蛋白质功能和工作原理还有很长的路要走。尽管如此，研究人员仍然对AlphaFold高度关注，称其“有利于整个生物学的进步”（东北大学和日本学术振兴会特约研究员NakamuraDivision）。AlphaFold能否为人类带来包容性，成为诺贝尔奖级技术？就看它未来的真实价值了。
