如同AI的迭代速度一樣，仿佛一夜之間AI的觸角已深入到基礎(chǔ)科學(xué)的各個(gè)角落。被AI顛覆的不僅僅只是結(jié)構(gòu)生物學(xué)，它在基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)等領(lǐng)域都大有用武之地。

很多聲音認(rèn)為AI出現(xiàn)后會(huì)令結(jié)構(gòu)生物學(xué)失業(yè)，對(duì)此，來(lái)自清華大學(xué)施一公教授團(tuán)隊(duì)、北京生物結(jié)構(gòu)前沿研究中心袁亞飛副研究員在接受采訪時(shí)表示：“AI其實(shí)更好地促進(jìn)了結(jié)構(gòu)生物學(xué)的發(fā)展，是科研工作的利器?！?/p>

袁亞飛曾師從顏寧教授攻讀博士學(xué)位，見證了結(jié)構(gòu)生物學(xué)快速發(fā)展并親歷了Alphafold等AI浪潮下結(jié)構(gòu)生物學(xué)的變革之路。目前，他主要研究重要疾病相關(guān)膜蛋白的結(jié)構(gòu)及 AI 靶向藥物研發(fā)。以下為近期我們?cè)诶淙蹃喼迺?huì)議上對(duì)袁亞飛副研究員的訪談。

采訪、撰文 | 葉水送

**問：**AI是否正在顛覆結(jié)構(gòu)生物學(xué)？

**袁亞飛：**現(xiàn)在大家其實(shí)都知道，人工智能對(duì)我們幫助非常大。尤其是在我們結(jié)構(gòu)生物學(xué)領(lǐng)域。2024年的諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)授予了大衛(wèi)·貝克（David Baker）和Alphafold的研發(fā)者（ John Jumper 和 Demis Hassabis），所以在我們的結(jié)構(gòu)生物學(xué)研究中AI其實(shí)已全面地鋪開。

我的研究方向是轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白，現(xiàn)在把AI深入接入到我們的研究中來(lái)，比如我現(xiàn)在主要是針對(duì)轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白，用AI開發(fā)多肽藥物設(shè)計(jì)。

2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)三位得主 | 圖源：nobelprize.org

像之前說(shuō)的2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)，Alphafold3主要是預(yù)測(cè)蛋白結(jié)構(gòu)。我們現(xiàn)在開始向David Baker學(xué)習(xí)，一起來(lái)開創(chuàng)不同種類、類型的多肽藥物設(shè)計(jì)。

我覺得AI已從原來(lái)的只是一個(gè)實(shí)驗(yàn)室的產(chǎn)物，到現(xiàn)在普及到所有的基礎(chǔ)研究，然后再普及到我們的日常生活中來(lái)，所以我們覺得AI對(duì)我們的未來(lái)所有研究方向，都可以有一個(gè)革命性的、變革性的發(fā)展。

袁亞飛丨圖源：清華大學(xué)

**問：**結(jié)構(gòu)生物學(xué)家是怎么看待AI，以及如何利用AI工具的？

**袁亞飛：**我們?nèi)粘Ｊ褂玫脑?，比如像Alphafold3，它可以預(yù)測(cè)整個(gè)蛋白結(jié)構(gòu)，甚至還有一些蛋白復(fù)合物的結(jié)構(gòu)，但這其實(shí)是一個(gè)專有工具。像常見的大家可能聽過(guò)的，比如說(shuō)ChatGPT，或者咱們中國(guó)的DeepSeek，它們是一個(gè)大語(yǔ)言模型，可以說(shuō)是一種通用的模型，每個(gè)人都可以使用。

Alphafold界面丨圖源:deepmind

但是這些模型在我們專業(yè)領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，我覺得它的作用有限。因?yàn)槲覀兒芏喽家幚硪恍I(yè)數(shù)據(jù)，所以需要開發(fā)一種專用的模型，像現(xiàn)在一些蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)，比如像David Baker他們組開發(fā)的RFdiffusion，或者我們自己也在開發(fā)一些專業(yè)的AI工具。所以在我們的科研使用中，以專用模型為主，也會(huì)使用一些比如說(shuō)大家常用的通用AI工具。

**問：**Alphafold出來(lái)之后，結(jié)構(gòu)生物學(xué)會(huì)不會(huì)失業(yè)？

**袁亞飛：**AI出來(lái)之后，結(jié)構(gòu)生物學(xué)會(huì)不會(huì)失業(yè)，其實(shí)這完全是大家對(duì)我們專業(yè)領(lǐng)域的誤解。因?yàn)榇蠹铱赡苤?，結(jié)構(gòu)生物學(xué)之前從X-Ray晶體衍射，然后到現(xiàn)在的冷凍電鏡技術(shù)。在之前的技術(shù)其實(shí)需要大量的人力，還有需要一些專門的儀器來(lái)配合，所以解一個(gè)結(jié)構(gòu)是非常困難的事情。

但現(xiàn)在Alphafold出來(lái)之后，使得預(yù)測(cè)單個(gè)蛋白的結(jié)構(gòu)變得相對(duì)容易，但它只能預(yù)測(cè)一個(gè)單個(gè)蛋白的單個(gè)構(gòu)象，畢竟蛋白是一個(gè)動(dòng)態(tài)的構(gòu)象。我們?cè)谑褂肁lphafold預(yù)測(cè)的時(shí)候，它其實(shí)沒辦法預(yù)測(cè)一個(gè)完整的動(dòng)態(tài)過(guò)程。

比如像我做的轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白，它其實(shí)是一種交替開放的構(gòu)象。我們?cè)谑褂肁I預(yù)測(cè)的過(guò)程中，它只能預(yù)測(cè)一個(gè)向外開放的構(gòu)象或者一個(gè)向內(nèi)開放的構(gòu)象，或者是一個(gè)關(guān)閉構(gòu)象。我們?cè)谡嬲乃幬镌O(shè)計(jì)過(guò)程中，藥物和引物的結(jié)合其實(shí)是多個(gè)構(gòu)象的狀態(tài)，不是只有一種狀態(tài)。

所以我們覺得AI對(duì)結(jié)構(gòu)生物學(xué)的顛覆，其實(shí)也更好地促進(jìn)了結(jié)構(gòu)生物學(xué)的發(fā)展。比如像我們現(xiàn)在的AI設(shè)計(jì)，就使用了專用工具，可以更好地預(yù)測(cè)出多種的多肽藥物，結(jié)合在蛋白的不同部位，從而產(chǎn)生不同的效果。所以我們結(jié)構(gòu)生物學(xué)家通常會(huì)說(shuō)，AI其實(shí)是對(duì)結(jié)構(gòu)生物學(xué)革命性的顛覆，而不是令結(jié)構(gòu)生物學(xué)家失業(yè)。

冷凍電鏡設(shè)備| 圖源：清華大學(xué)

**問：**近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)者在頂尖學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表了諸多重要的結(jié)構(gòu)生物學(xué)成果，您認(rèn)為中國(guó)在該領(lǐng)域快速崛起的核心驅(qū)動(dòng)力是什么？是高端設(shè)備普及、人才儲(chǔ)備還是科研機(jī)制創(chuàng)新？

**袁亞飛：**我覺得結(jié)構(gòu)生物學(xué)最重要的肯定是人才。因?yàn)椴还苁窃谀膫€(gè)國(guó)家，人永遠(yuǎn)是最重要的。以中國(guó)的結(jié)構(gòu)生物學(xué)為例，最早的發(fā)展始于施一公老師2007年回國(guó)之后，在清華大學(xué)的布局，當(dāng)時(shí)引進(jìn)了中國(guó)第一臺(tái)高端冷凍電鏡，從而開啟了中國(guó)在結(jié)構(gòu)生物學(xué)領(lǐng)域飛速突破的一個(gè)時(shí)代。

在清華大學(xué)，我們現(xiàn)在已經(jīng)有四臺(tái)高端冷凍電鏡，而整個(gè)中國(guó)，據(jù)我目前知道的消息，應(yīng)該是有將近100多臺(tái)高端電鏡。從硬件上來(lái)說(shuō)，我覺得冷凍電鏡在中國(guó)逐漸地變成像基礎(chǔ)設(shè)施，但是在這些使用基礎(chǔ)設(shè)施過(guò)程中，需要更多的人去操控這些設(shè)備，所以我覺得人才是最重要的一環(huán)。

特 別 提 示

1. 進(jìn)入『返樸』微信公眾號(hào)底部菜單“精品專欄“，可查閱不同主題系列科普文章。

2. 『返樸』提供按月檢索文章功能。關(guān)注公眾號(hào)，回復(fù)四位數(shù)組成的年份+月份，如“1903”，可獲取2019年3月的文章索引，以此類推。

版權(quán)說(shuō)明：歡迎個(gè)人轉(zhuǎn)發(fā)，任何形式的媒體或機(jī)構(gòu)未經(jīng)授權(quán)，不得轉(zhuǎn)載和摘編。轉(zhuǎn)載授權(quán)請(qǐng)?jiān)凇阜禈恪刮⑿殴娞?hào)內(nèi)聯(lián)系后臺(tái)。