Biohub 预测了 11 亿个蛋白质结构，为什么下一步反而要造新的实验数据？

导读

预测出十一亿个蛋白质结构后，Biohub 为什么还要投入实验？因为许多关键生物现象从未被测量，模型缺少理解细胞和组织所需的数据。团队把模型与湿实验连成循环：模型提出问题，实验生成数据，数据回到模型，再决定下一轮测什么。纽约团队做细胞工程，芝加哥团队研发炎症测量设备，成像团队观察细胞结构；斑马鱼发育、空间转录组和分子传感器则帮助连接蛋白质、细胞与组织。在蛋白质设计中，模型先搜索数十万条轨迹，再挑约九十六个候选合成测试，研究人员通过细胞实验和冷冻电镜检查部分结果。Biohub 的五年计划投入五亿美元，其中一亿美元支持外部机构生成数据，团队也计划开放自身数据，让更多科学家使用工具研究不同疾病。模型设计出结合物后，走向临床还需解决递送、安全性和试验等问题。