美国留学

成功并成名后，互联网大亨似乎具有“奖励母校”的复杂性。

例如，玛达伦（Ma Huateng）是深圳大学，杰克·马（Jack Ma）是杭州师范大学，刘Qiangdong是Suqian中学，Lei Jun将去武汉大学。

黄金也是如此。

昨天，黄金辞去了Pinduoduo董事长的职务，并宣布参与食品科学和生命科学领域的研究。他说，这一举动是让Pinduoduo探索未来十年中高速和高质量进化的新空间。

就在一天后，黄宗向母校捐赠了大量的科学研究基金。

根据Leifeng.com的说法，根据《 21世纪商业先驱报》的报道，3月17日，智格大学教育基金会和粉丝慈善基金会签署了一项捐赠协议，以建立“ Zhejiang University Shanghai大学高级研究所粉丝研究所粉丝科学基金会”生物学，医疗，农业和食品。

据了解，捐助者粉丝慈善基金是由Pinduoduo和Zhejiang University的校友Huang Zheng以及Pinduoduo的创始团队启动和捐赠的。

作为第一阶段的资金，粉丝慈善基金将在未来3 - 5年内向智格大学教育基金会捐款1亿美元，以在三个创新的实验室“ Computing + Biomedicine”，“ Computing + Compureing +农业食品”和“高级计算”中使用科学研究项目。

黄金为什么选择这三个方向？他昨天在股东的信中有非常明确的答案。

Huang Zheng在股东信中写道：

如果我们走得更远并深入研究人体中蛋白质结构和特征的研究，我们是否有可能跟随2016年诺贝尔化学奖获得者的分子机器的路径，并进一步研究可以进入人脑血管的蛋白质机器人，以清除并避免中风？

蛋白质结构是一个困扰学者数十年的世界问题。就在几个月前，发布了“革命性的”成就，这可能使Huang Zheng勇于进一步挑战这一问题。

没错，那是著名的Alphafold2，它来自顶级人工智能公司—— -DeepMind。

去年12月，DeepMind宣布它已经打击了蛋白质折叠预测问题。

一旦这个消息发布，它便立即出现在《自然》杂志的封面上。标题直接评论：“它将改变一切！” Li Feifei和Musk等许多大WIG都喜欢并转发了它。

随后，《医健AI掘金志》推出了《Deepmind被「圈外人」刷屏后，「圈内」科学家是如何评价它的？》条。

在本文中，我们对密苏里大学，哥伦比亚大学的Shumaker教授，Shumaker主席，印第安纳大学医学院数据科学副院长以及Crystal Technology，AI药物研究与开发公司的首席执行官Jian Ma博士进行了深入的访谈。

借此机会，我们讨论了Alphafold2解决了哪些问题，无法解决的问题以及这一成就在未来的生物学和医学领域的前景。

Alphafold2的创新可以与人类的水平相匹配，甚至超过人类。 AlphaFold2必须具有自己的优势。

根据DeepMind在CASP14会议上宣布的技术计划，应该有两点。

首先，这是注意机制的引入。

注意机制的引入解决了如何从多个序列比对数据中提取特征以指导结构预测的问题。

在此之前，更主流的解决方案是从多序列比对数据中提取共进化信息，但是通过比较这种人为设计的特征提取将失去一些关键信息，并且可以通过引入注意力机制来更好地解决此问题。

同时，注意机制也应用于迭代更新序列弥补和残基弥补的相互作用的过程中，从而以迭代方式获得了更准确的距离预测和三维结构。

Xu Dong是密苏里大学哥伦比亚大学的舒适教授，还有AAAS和AIMBE。他因其在蛋白质结构预测方面的工作而获得了2001年美国“最杰出的研发100奖（国际2001RD 100奖”）。

Xu Dong教授说，注意机制确实在蛋白质结构预测方面迈出了一步。

“ Alphafold可以将氨基酸之间的距离整合到三维结构中。由于它们具有很多计算能力，两年前，它们的方法几乎与其他方法相同，但是它们的预测距离更为准确，并且在CASP中做得很好。”

然而，徐教授认为，今年的alphafold的真正创新是，它使用注意力机制在全球范围内和整体上更加全球和整体上解决氨基酸之间的距离预测问题，与此同时，它对每对距离的预测可靠性更好地评估，以便看到距离更可靠的距离可以更大程度地扮演较大的效应，从而在三个范围内扮演了三个效果。

通过这样做，您可以真正最大化已知的蛋白质结构。

Xu Dong教授向Leifeng.com承认他的团队以前曾经考虑过，但是当时他采用了“更多”统计方法。

“ Alphafold确实是一项非常大的创新，这项创新也有助于研究其他问题。例如，我们现在想使用类似的想法来对单细胞数据建模进行一些研究。

其次，引入端到端学*。

端到端学*的引入可以使从输入氨基酸序列到输出蛋白的三维结构的过程在深度学*的框架内完全实现，从而使优化过程可以获得更直接的误差信号。

以前的方法通常基于深度学*+传统结构建模工具（例如Rosetta，i-Tasser等）的组合，因此结构建模的错误信号不能直接用于更新深度学*模型本身。

AlphaFold2解决了什么问题？当谈到Alphafold2时，几位专家为他们的赞美感到自豪。

Xu dong教授说：“ Alphafold是一个非常伟大的成就。它不仅是蛋白质结构或生物信息学方面的重大突破，而且是科学史上的主要突破。”

自1997年以来，Xu Dong教授开始研究蛋白质结构预测。他说，从疾病预防和治疗的角度来看，蛋白质结构变化的预测绝对非常重要。

“许多疾病在蛋白质水平上都有问题。例如，基因突变会导致氨基酸突变，这会导致蛋白质结构的变化并且无法执行功能。”

现在，Xu dong教授的团队正在与范德比尔特大学的Jing-Qiong Kang教授合作，使用结构预测研究癫痫病，尤其是为什么某些基因突变会导致几种重要蛋白质的结构变化，从而导致其某些功能损失，并导致癫痫发作。

Jing-Qiong Kang教授将预测的结果与实验进行了比较，以了解该疾病。

从药品级别来看，尤其如此。

大多数现代药物靶向蛋白质，并且药物的设计几乎基于合理设计的蛋白质结构。现在，机器学*可以取得很好的预测结果。它会取代实验蛋白结构发现方法吗？

Xu Dong教授说，“它将取代很大一部分”，尤其是在低分辨率下，尤其是在低温电子显微镜下，可能不如机器学*那么准确。

AI药物研发公司Crystal Technology的首席执行官Ma Jian博士还告诉《医健AI掘金志》结构决定了自然。除了Alphafold的准确预测蛋白质结构外，我们还可以更准确地预测药物分子和蛋白质之间的相互作用，从而提高了从来源的计算辅助药物发现和设计的准确性。

同时，现在几乎没有蛋白质可以解决，许多关键蛋白质很难通过实验超过十或二十年来分析结构。借助这项技术，研究人员可以将这些传统难以降低的蛋白质用作药物靶标和设计新药。

技术将引入药物开发和疾病研究的新时代，该时代可以帮助了解原子和分子水平的疾病作用机理。

同时，越来越多地计算出与疾病有关的蛋白质结构，这将提供大量的新目标，就像为药物发现开设闸门，并为制药公司创造更多新的机会开发一流的药物。

马江说，Alphafold在解决蛋白质折叠预测问题方面积累的经验和知识将产生技术溢出效应，其中高级思想和概念将进一步启发和促进AI药物发现的其他联系和其他领域。

Alphafold2的缺陷Alphafold在CASP14中的表现被称为结构生物学领域的地震，该领域激发了该行业无数学者的兴奋。

但是，一些网络也提高了一些不同的声音：使用计算机可以预测蛋白质结构已有很长时间了，但是准确性一直是一个问题。

目前，计算机辅助的药物设计无法基于蛋白质的实际单晶体机制准确预测，更不用说“接近实验性地获得结构”了。

Ma Jian说，在下一步中，需要在蛋白质- 蛋白质相互作用结构，C末端和N末端结构等领域更准确地计算AlphaFold。

此外，Alphafold当前预测最接近实验的静态结构。将来，在药物研究和开发应用中，如果蛋白质和药物结合位置的预测因子更准确，则需要考虑蛋白质结构的动态变化。

Xu dong教授认为，需要从两个方面看出这一问题：

一方面，这确实是一个非常伟大的成就。它不仅是蛋白质结构或生物信息学方面的重大突破，而且是科学史上的主要突破。五十年来，蛋白质折叠一直是生物学的巨大挑战。

另一方面，总会有一些“气泡”，并且存在某些局限性。 Alphafold不能解决所有问题。该结构不仅可以用于设计药物。

Xu Dong教授认为，Alphafold可以满足理解功能，实验设计等的95以上的要求，并符合应用标准。

但是，它并不总是符合某些标准。如今，已经对人类和植物蛋白进行了非常广泛的研究，但是微生物和病毒蛋白中有许多新文件夹。

当序列和结构与已知的序列有很大不同时，AlphaFold的表现不佳。

“最新的Alphafold系统在所有目标中的总中位数为92.4 GDT，强调中位数，甚至平均水平。这表明某些蛋白质在预测中的表现不佳。”

当然，有不止一个人在科学研究的道路上聚集了希望之火。

Zhou Yaoqi教授，Li Ming教授，Xu Jinbo教授，Zhang Yang教授，Bu Dongbo教授和Cheng Jianlin教授在这个领域都做得很好。

特别是，徐金教授的研究团队是第一个使用深度学*来预测氨基酸距离的人，并且在该领域发挥了重要作用。

密歇根大学张杨教授的服务器长期以来一直在CASP自动预测类别中排名第一，并且已被广泛使用。

Xu Dong教授说：“因此，您可能会看到最闪亮的明星，但是有很多人默默地为之奋斗。今天的Alphafold的成就绝对是太多人积累的结果。”

返回黄金的转变。

根据相关消息来源，“粉丝慈善基金”的名字来自文森特·梵高（Vincent Van Gogh）的一句话，“我不知道世界上有什么确定和不变，但是我只知道，一旦我看到星星，我就会开始做梦。”

这也是Huang Zheng抬起头，看到夜空在夏日之夜闪烁的星星时的灵感。

历史也是无数前任爆发灵感的那一刻的产物。

PS。读者可以阅读有关蛋白质结构预测AI的其他问题《Deepmind被「圈外人」刷屏后，「圈内」科学家是如何评价它的？》 leifeng.com