我是斜杠青年，一个热爱前沿科技的“杂食性”学者！
自从字母表公司发布和开源AlphaFold以来，已经一年了，他们的人工智能系统仅从其1D氨基酸序列中预测蛋白质的3D结构，并创建了AlphaFold蛋白质结构数据库（AlphaFoldDB），与世界自由分享这些科学知识。蛋白质是生命的基石，它们支撑着每个生物中的每个生物过程。而且，由于蛋白质的形状与其功能密切相关，了解蛋白质的结构可以解锁对其功能和工作方式的更大了解。
希望这一突破性资源将有助于加快全球科学研究和发现，并希望其他团队可以学习和借鉴AlphaFold，与AlphaFold一起取得的进步，以取得进一步的突破。这种希望已经成为现实的速度比我们敢于梦想的速度要快得多。仅仅12个月后，50多万研究人员访问了AlphaFold，并用于加快从塑料污染到抗生素耐药性等重要现实问题的进展。
这两天，我非常兴奋地分享这一里程碑式的进展，虽然作为局外人，但在得知这一消息后，没有什么比这个更能让人兴奋的，它是推进解决人类灾难性问题的助推器。
字母表公司与EMBL的欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）合作，现在正在发布几乎所有科学已知的编目蛋白质的预测结构，这将使AlphaFoldDB扩展倍以上——从近万个结构扩展到2亿多个结构——并有可能大幅提高我们对生物学的理解。
这一更新包括植物、细菌、动物和其他生物的预测结构，为研究人员使用AlphaFold推进他们在可持续性、粮食不安全和被忽视疾病等重要问题上的工作提供了许多新的机会。
今天的更新意味着主蛋白质数据库UniProt上的大多数页面都将具有预测结构。所有2亿多个结构也可以通过谷歌云公共数据集批量下载，使世界各地的科学家更容易访问AlphaFold。
AlphaFold是生命科学中独特而重大的进步，展示了人工智能的力量。确定蛋白质的3D结构过去需要几个月或几年的时间，现在需要几秒钟。AlphaFold已经加速并促成了大规模发现，包括裂开核孔复合体的结构。随着这种照亮几乎整个蛋白质宇宙的结构的新添加，我们可以期待每天有更多的生物谜团得到解决。”
到目前为止，AlphaFold的影响
自AlphaFold首次发布以来的12个月后，反思AlphaFold已经产生了令人难以置信的影响，以及达到今天里程碑的漫长旅程，真是令人惊叹。
对于字母表的团队来说，AlphaFold的成功特别有回报，因为它是团队构建过的最复杂的人工智能系统，需要多项关键创新，也因为它产生了最有意义的下游影响。通过证明人工智能可以在规模和几分钟内准确预测蛋白质的形状，直到原子精度，AlphaFold不仅为50年的巨大挑战提供了解决方案，还成为团队创始论文的第一个重大证明点：人工智能可以显著加速科学发现，进而推进人类。
字母表公司开源了AlphaFold的代码，并在《自然》杂志上发表了两篇深入论文，这些论文已被引用了多次。他们与世界领先的EMBL-EBI密切合作，设计了一个最能帮助生物学家访问和使用AlphaFold的工具，并共同发布了AlphaFoldDB，这是一个向所有人开放和免费的可搜索数据库。在发布AlphaFold之前，根据字母表公司负责任的谨慎方法，他们征求了生物学研究、安全、伦理和安全领域的30多名专家的意见，以帮助他们了解如何与世界分享AlphaFold的好处，从而最大限度地发挥潜在效益并最大限度地降低潜在风险。
迄今为止，来自个国家的50多万研究人员访问了AlphaFold数据库，查看了多万个结构。开源的免费结构也已集成到其他公共数据集中，如Ensembl、UniProt和OpenTargets中，数百万用户可以访问它们，作为其日常工作流程的一部分。
来源：谷歌共享数据库让谷歌感到惊讶的是，AlphaFold已经成为世界各地实验室和大学数十万科学家帮助他们开展重要工作的重要工具。至于谷歌自己与AlphaFold的合作，谷歌优先考虑谷歌认为具有最积极社会效益的应用程序，重点是历史上资金不足或被忽视的举措。例如，谷歌与被忽视疾病药物倡议（DNDI）合作，帮助他们推进他们的研究，使他们更接近于为利什曼病和南美锥虫病等疾病寻找拯救生命的治疗方法，这些疾病对世界较贫穷地区的人民产生了不成比例的影响。
谷歌还支持世界被忽视的热带疾病日，为世界卫生组织确定为研究高度优先事项的生物创建结构预测，帮助进一步研究麻风病和血吸虫病等疾病，这些疾病摧毁了全球超过10亿人的生活。
看到研究界以各种方式使用AlphaFold，从了解疾病到保护蜜蜂，到破译生物谜题，再到更深入地研究生命本身的起源，这真是太鼓舞人心了。
字母表公司的AlphaFold团队成员选择的其他令人印象深刻的例子包括：
一种生物拼图，由KathrynTunyasuvunakool选择
在最近的一期《科学》特刊中，几个小组描述了AlphaFold如何帮助他们拼凑核孔复合物，这是生物学中最恶魔般的谜题之一。巨型结构由数百个蛋白质部分组成，控制着进出细胞核的一切。通过使用现有的实验方法来揭示其轮廓和AlphaFold预测，以完成和解释任何不明确的区域，最终揭示了其微妙的结构。这种强大的组合现在正在实验室中成为例行公事，解锁了新科学，并展示了实验和计算技术如何协同工作。
理查德·埃文斯选择的生物信息学新世界
Foldseek和Dali等结构搜索工具允许用户非常快速地搜索类似于给定蛋白质的条目。这可能是挖掘大序列数据集用于几乎有用的蛋白质的第一步，例如那些分解塑料的蛋白质，它可以提供有关蛋白质功能的线索。更新数据库以包括超过2亿个预测结构，将进一步扩大这种影响。
JohnJumper选择的对人类健康的直接影响
AlphaFold已经对人类健康产生了重大的直接影响。与欧洲人类遗传学学会研究人员的会面揭示了AlphaFold结构对试图解开罕见遗传疾病原因的生物学家和临床医生的重要性。此外，AlphaFold正在通过更好地了解新发现的可能成为药物靶点的蛋白质，并帮助科学家更快地找到与它们结合的潜在药物，从而加快药物发现。
“AlphaFold几乎在一夜之间成为生物制药研究的重要工具，包括在罗马治疗公司，在那里，它使AlphaFold能够预测以前从未解决过的黑暗基因组区域的蛋白质结构。AlphaFold的速度和准确性正在加速药物发现过程，谷歌公司才刚刚意识到它对更快地向患者提供新药的影响。”
才只是刚刚开始
AlphaFold将生物学推向一个结构丰富的时代，以数字速度解锁了科学探索。AlphaFoldDB是蛋白质结构的“谷歌搜索”，为研究人员提供了他们正在研究的蛋白质预测模型的即时访问，使他们能够集中精力并加快实验工作。从抗击疾病到开发疫苗，AlphaFold已经在谷歌一些最大的全球挑战上取得了令人难以置信的进展，这只是谷歌将在未来几年开始看到的影响的开始。谷歌希望这个扩展的数据库将帮助无数科学家开展工作，并开辟全新的科学探索途径，如元蛋白质组学。
在DeepMind，团队正在努力利用所有这些潜力，在许多领域进行大量投资，包括与他们新的姐妹字母表公司同构实验室合作，以人工智能优先的方法从第一原则重新想象整个药物发现过程；在著名的弗朗西斯·克里克研究所建立一个湿实验室，以加强人工智能和实验技术之间的联系，以促进对生物学的理解，包括蛋白质设计和基因组学；扩大他们的科学人工智能团队，以加快他们基础生物学研究的进一步进展，并将人工智能应用于气候科学等其他引人入胜的重要科学挑战，量子化学和聚变。
AlphaFold给未来更多的想象空间，以及应用于生物学的计算和人工智能方法可能实现什么。在最基本的层面上，生物学可以被视为一个信息处理系统，尽管是一个非常复杂和新兴的系统。正如数学是物理学的完美描述语言一样，该公司认为人工智能可能是应对生物学动态复杂性的正确技术。AlphaFold是这方面的第一个重要证明点，也是未来更多迹象。作为新兴“数字生物学”领域的先驱，他们很高兴看到人工智能的巨大潜力开始成为人类推进科学发现和了解生命基本机制的最有用工具之一。
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