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由Google AI开辟的人工智能（AI）收集使DeepMind锋芒毕露，在处理生物学最严格的挑衅之一方面获得了宏大飞跃-从卵白质的氨基酸序列肯定卵白质的3D外形。DeepMind的名为AlphaFold的法式在两年一次的称为CASP的卵白质构造猜测挑衅赛中胜过其他100个团队，CASP是构造猜测的症结评价的缩写。

在某些情形下，AlphaFold的构造猜测与应用“金尺度”（例如X射线晶体学和近年来的冷冻电子显微镜）肯定的构造猜测没有差别。AlphaFold不太能够封闭像施一公如许应用试验办法来处理卵白质构造的试验室。Lupas说：“这将使新一代的分子生物学家可以提出更初级的成绩。”“这将须要更多的考虑和更少的移液操作。”

由Google AI开辟的人工智能（AI）收集使DeepMind锋芒毕露，在处理生物学最严格的挑衅之一方面获得了宏大飞跃-从卵白质的氨基酸序列肯定卵白质的3D外形。

DeepMind的名为AlphaFold的法式在两年一次的称为CASP的卵白质构造猜测挑衅赛中胜过其他100个团队，CASP是构造猜测的症结评价的缩写。

“这很主要，”马里兰年夜学公园分校的盘算生物学家John Moult说。他于1994年与人配合创建了CASP，以改良准确猜测卵白质构造的盘算办法。“从某种意义上说，成绩曾经处理。”

从氨基酸序列精确猜测卵白质构造的才能将对性命迷信和医学带来宏大的利益。这将极年夜地放慢懂得细胞构成部门的任务，并使更快，更先辈的药物发明成为能够。

AlphaFold在上一届（2018年）CASP中首屈一指，这是总部位于伦敦的DeepMind参与的第一年。然则，本年，该机构的深度进修收集比其他团队抢先，并且迷信家说，它们的表示令人难以相信，可以预示生物学反动。

“这是改动游戏规矩的事物，”德国图宾根马克斯·普朗克成长生物学研讨所的退化生物学家Andrei Lupas说，他评价了CASP中分歧团队的表示。AlphaFold曾经协助他找到了困扰他试验室十年的卵白质构造，他愿望这种构造将改动他的任务方法息争决的成绩。“这将改动医学。它将改动研讨。它将改动生物工程。它将改动一切。”Lupas弥补说。

在某些情形下，AlphaFold的构造猜测与应用“金尺度”试验办法（例如X射线晶体学和近年来的冷冻电子显微镜）肯定的构造猜测没有差别。迷信家表现，AlphaFold能够不会清除对这些辛苦且昂贵的办法的需求，但AI将使人们有能够以新的方法研讨生物。

AlphaFold不太能够封闭像施一公如许应用试验办法来处理卵白质构造的试验室。Lupas说：“这将使新一代的分子生物学家可以提出更初级的成绩。” “这将须要更多的考虑和更少的移液操作。”

“这是一个我平生都无法处理的成绩，”英国欣克顿欧洲分子生物学试验室-欧洲研讨所的构造生物学家，前CASP评价员anet Thornton说。她愿望这种办法可以协助说明人类基因组中数千种未消融卵白的功效，并弄清人与人之间分歧的致病基因变异。

AlphaFold的功能也标记着DeepMind的转机点。该公司以应用AI来闇练控制Go等游戏而出名，但其历久目的是开辟可以完成普遍的，相似于人类的智能的法式。Hassabis说，应对宏大的迷信挑衅，例如卵白质构造猜测，是AI可以完成的最主要的使用之一。“就理想世界的影响而言，我的确以为这是我们所做的最主要的工作。”(100yiyao.com）