AlphaFold 复现了 PDB 里的结构，但蛋白质折叠远没有结束

导读

AlphaFold 大幅推进了蛋白质结构预测，但复现实验数据库中的一个结构，并不等于理解蛋白质在不同环境中的运动和功能。DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 主张先说准尚未解决的问题，再决定需要什么数据、模型和生物学知识。冷冻电镜原始图像可能保留结构分布信息，却需要足够数据与可扩展的方法；某些虚拟细胞目标则受限于现有数据，而不只是模型能力。已有领域知识可以帮助数据较少时的建模，但错误的先验也可能在数据增多后限制发现。研究者还需要校准预测置信度，知道哪些结果值得拿去做实验。两人指出，AI 已用于药物研发多个环节；要大幅缩短研发时间，还需要解决靶点、毒理等环节各自的生物学问题，而非只扩大同一类模型。