原標題：DeepMind推出AlphaFold，挑戰“蛋白質摺疊問題”

12月初，DeepMind研發的AlphaFold在“蛋白質結構預測比賽”CASP中奪冠，戰勝了其他97個演算法。它預測出了43種蛋白質中25種蛋白質的最精確結構，而同類別排名第二的隊伍，只預測出了3種。

在這項挑戰賽中，各參賽隊伍的任務是“蛋白質摺疊問題”——基於蛋白質基因序列，預測其氨基酸殘基將摺疊成何種複雜的蛋白質3D結構。蛋白質越大，氨基酸之間的相互作用就越多，建模也就越複雜，困難會成倍上升。

資訊源：

https://deepmind.com/blog/alphafold/

點評

DeepMind稱，AlphaFold為“DeepMind在科學發現領域的第一個重要里程碑”，“一個燈塔專案”。其特點是從零開始模擬目標形狀，而並非以前被解決的蛋白質3D結構作為模板。

其影響首先表現在一些具體應用領域：

這一技術首先能幫助科學家更好理解蛋白質在人體內的作用。對於診斷和治療由蛋白質錯誤摺疊引起的阿爾茨海默症、帕金森症等疾病有重要作用。

同時，它還將使藥物研發變得更容易，降低試錯成本，節省資金和時間。

第三，它將有助於更好地設計蛋白質，例如推動可生物降解酶的研究，幫助人們解決石油、塑料等汙染問題。