2017年，著名結(jié)構(gòu)生物學(xué)家顏寧離開任教10年的清華大學(xué)，到美國(guó)普林斯頓大學(xué)就職，備受爭(zhēng)議。

【資料圖】

最近，顏寧又毫無(wú)征兆地宣布選擇歸國(guó)，出任深圳醫(yī)學(xué)科學(xué)院創(chuàng)始院長(zhǎng)，再次引發(fā)熱議。

有一種聲音就提出，顏寧的主要研究方向，其實(shí)已經(jīng)被AI所取代，其工作失去了以往的價(jià)值。

對(duì)此，忙于工作、懶得辟謠的顏寧，還是在個(gè)人微博露面，作了一番科普，也談了自己的想法。

顏寧在回應(yīng)中特別提到了AlphaFold，Google公司旗下DeepMind團(tuán)隊(duì)出品的AI工具，與大名鼎鼎的圍棋AI AlphaGo師出同門，可以根據(jù)基因序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的3D形狀，而且準(zhǔn)確性驚人。

顏寧指出，去年8月8日就曾有一份論文，討論AlphaFold的局限性，而到了今天，這份報(bào)告仍然一張都不用改。

簡(jiǎn)單地說(shuō)，顏寧專注的電壓門控鈉離子和鈣離子通道的幾個(gè)關(guān)鍵問題，包括electromechanical coupling、ion selection、MOA of drugs and toxins，AlphaFold在過去解析諸多結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，去年的預(yù)測(cè)達(dá)到了顏寧團(tuán)隊(duì)2017年的水平，今年依舊停留在這個(gè)水平(僅針對(duì)Nav/Cav)。

顏寧也在與專門做結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的AI團(tuán)隊(duì)合作，分別做預(yù)測(cè)和實(shí)驗(yàn)，測(cè)試新型小分子與蛋白的相互作用。

結(jié)果呢？迄今為止，AI的預(yù)測(cè)無(wú)一正確。

顏寧對(duì)此解釋說(shuō)，結(jié)構(gòu)生物學(xué)不僅僅是看到蛋白質(zhì)的折疊，更要理解蛋白質(zhì)的動(dòng)態(tài)變化，要理解與其他生物大分子或者調(diào)節(jié)小分子的相互作用，要理解在細(xì)胞原位里的狀態(tài)，這些都是AI目前尚無(wú)能為力的領(lǐng)域，因?yàn)樯袥]有足夠的數(shù)據(jù)庫(kù)去訓(xùn)練它。

比如說(shuō)，顏寧團(tuán)隊(duì)Cav2.2的結(jié)構(gòu)去年發(fā)表晚了，尚未放在數(shù)據(jù)庫(kù)里被AlphaFold用來(lái)訓(xùn)練，所以它預(yù)測(cè)的模型就與實(shí)驗(yàn)結(jié)構(gòu)嚴(yán)重不符。

關(guān)鍵詞： alphafold