徐金波未来论坛分享:AI蛋白质在预测和设计未来方面的想象空间有多大？

人工智能正在推动智能生命科学大步向前发展。

人工智能正在推动智能生命科学大步向前发展。4月21日，在未来论坛主办的2022理解未来科学讲座上，AI蛋白质设计平台公司MoleculeMind创始人兼首席科学家徐金波教授发表演讲，与中国工程院院士、鹏程实验室主任高文教授、未来论坛理事、北京大学李兆基讲座教授谢晓亮进行对话，共同探讨智能生命科学的未来发展趋势。

徐金波教授(左上)与高文教授(中)和谢晓亮教授(右上)对话。

徐金波教授认为，未来十年，AI驱动的智能生命科学将迎来巨大的发展机遇。一方面，AI已经被证明在蛋白质的结构预测方面有很大的价值，大分子的预测、优化和设计将得到极大的提高，从而治疗疾病，推动社会生产的进步。另一方面，AI还将被用于预测基因变异与疾病的关系，提高人类的生活质量。

徐金波教授是AI蛋白质领域最顶尖的计算生物学家。深耕蛋白质领域20余年，被业界誉为AI蛋白质折叠技术的创始人。蛋白质的结构预测问题困扰了科学家几十年。直到近年来，人工智能在预测蛋白质结构方面取得了重大突破，获得了前所未有的关注。2021年，全球科学家两大顶级期刊《科学》和《自然》将其列为当年十大科学突破，《麻省理工科技评论》也将其列入2022年十大突破技术名单。

这些重大突破的源头来自于2016年徐金波教授的研究成果RaptorX-Contact method。他在国际上首次证明了深度学习方法可以大大提高蛋白质结构预测的准确性，90%的蛋白质形状可以正确预测，甚至可以进行50-60%的高分辨率预测。在此基础上，分子生物学领域的研究范式从基于序列的研究转向基于结构的研究，从而促进了基于结构的药物的发现和设计，提高了蛋白质从头设计的效率。

2020年，谷歌的DeepMind公司开发的AlphaFold2算法在蛋白质的结构预测方面取得了突破，也是基于这种方法。

徐金波相信，AI会继续给生命科学带来巨大的帮助。一方面，生命科学已经进入大数据阶段，可以产生AI需要的海量数据。另一方面，生命科学非常复杂，很难用简单的理论或数学公式来描述生命现象。AI恰好擅长描述各种变量之间的复杂关系。

随着AI与蛋白质结构和功能的预测和设计结合的深入，相关行业的应用空间正在逐步打开。例如，通过AI预测蛋白质的结构和功能，可以帮助人们深入了解许多慢性疾病的发病机制，包括癌症和遗传病，然后找到更好的治疗方法。同时，用AI进行蛋白质优化，也可以大大提高研发效率，降低大分子药物的成本。而大分子药物由于疗效普遍高于化学药物，毒副作用小，近年来越来越受到医学界的重视。除了医药工业，蛋白质还可以作为酶、激素等生物催化剂，在食品、化工、能源、环境工程等诸多领域有着广泛的应用。所以AI蛋白质设计在这些领域的想象空间同样巨大。

产学研一体化也是徐金波教授倡导的智能生命科学发展路径。最近他宣布成立了一家AI蛋白质设计平台公司MoleculeMind。他在国内组建了拥有世界顶尖计算生物学专家的专业团队，与国家生命科学实验室合作开展AI蛋白质预测和设计的科学研究和产业化应用。拥有自主知识产权的AI大分子优化设计平台MoleculeOS也是由分子心推出，利用数据驱动的深度学习方法，帮助行业专家快速识别并生成最合适的蛋白质，将实验室研究成果快速投射到大规模的工业应用中。它不仅可以用于多肽、抗体、酶和小蛋白的研究和设计，还可以使大分子创新药物的研发具有可预见性和可编程性，提高药物研发全过程的效率。还可以灵活、广泛地应用于化学、材料、工业、农业等领域的蛋白质优化设计。(100yiyao)

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