近日，一則重磅消息轟炸了學術界，DeepMind公司正式宣布，他們利用旗下的人工智能系統AlphaFold，成功預測出了地球上幾乎所有的蛋白質結構。很多人不了解這一成果的重要性，所以社會上對于這則新聞的關注度不夠。這也很正常，畢竟學術成果的意義往往要經曆很長時間才能傳導到社會。地球所有蛋白結構的精準預測，其意義不亞于愛因斯坦開創相對論，這标志着一個新的紀元來臨。

蛋白質的結構為什麼這麼重要？人類乃至地球一切生物的正常運轉，都依賴于不同類型蛋白質的正常工作，可以說沒有蛋白質就沒有地球生物。這也就是為什麼前段時間人們在外星上發現了氨基酸後，會如此興奮地認為我們找到了生命的起源。因為氨基酸就是生産蛋白質的原料。

據統計，人類98%的疾病都與蛋白質有關，大到癌症、新冠肺炎，小到傷寒感冒，如果能搞定蛋白質，那麼幾乎人類的所有疾病都能得到很好的救治。例如癌症之所以難以治療，就是因為癌細胞上的蛋白質可以幫助癌細胞逃脫人體免疫系統的攻擊，所以很多抗癌藥物就針對這些蛋白質進行設計。

再比如，新冠病毒在人體内的繁殖離不開一種叫做3CL蛋白酶的蛋白質，現在輝瑞的特效藥就是把這種蛋白質破壞，讓新冠病毒無法繁殖。搞定蛋白質是人類生命科學追尋的終極目标，也幾乎是解決人類一切疾病的最終方式。

但是當科學家們真正開始着手搞定蛋白質時，大部分時候卻倒在了第一步上，也就是弄清楚蛋白質到底長啥樣。隻有弄清楚了蛋白質長啥樣，才能明白它到底在生命體中扮演什麼樣的角色，才能針對蛋白質的結構設計合适的藥物來治療疾病。

可問題在于蛋白質的結構實在過于複雜。一個小的蛋白質由幾百個原子構成，大的蛋白質甚至由上萬個原子構成。這些原子之間的排列組合分為了一級結構、二級結構、三級結構，這些原子結構之間的角度哪怕就偏差了1度，蛋白質發揮的功能可能就截然不同。因此，解析蛋白質結構甚至開創出了一個新的科學領域——結構生物學。

過往的結構生物學家解析蛋白質通常利用X光衍射，這種方法的效率非常低，而且隻有極少數的蛋白質才能用這種方法解析出來，解析一個蛋白質結構通常要幾年時間。

後來人們開發出了大名鼎鼎的冷凍電鏡，冷凍電鏡将蛋白質結構解析的速度大幅提升，但解析一個蛋白質最快也要差不多半年。冷凍電鏡的問題也非常多，首先冷凍電鏡價格十分昂貴，一台冷凍電鏡的價格要幾千萬，這不是一般科學家都能用上的設備。同時，蛋白質解析對于科學家的技術要求非常高，全球能用冷凍電鏡解析蛋白質結構的科學家也就幾十人，像我國的施一公院士就是這幾十人中的翹楚。所以一旦研究清楚一種重要蛋白質的結構，往往就能在《自然》《科學》《細胞》等國際頂級學術期刊上發表論文。

半年才解析一種蛋白質，全球一年能解析的蛋白質數量就算有100種，這對于疾病的研究而言，實在是杯水車薪。為什麼呢？因為僅僅人類一種生物，所具有的蛋白質種類就差不多有10萬種，按照現在的解析速度，人類差不多要1000年才能弄清楚我們自身的所有蛋白質。這大概就等于我們從宋朝開始研究，一直研究到現在吧，更别說完全搞定地球上其他病毒病菌的蛋白質了。

傳統實驗的方式研究蛋白質困難重重，于是人們就在想，能不能通過計算機來計算出蛋白質的結構呢？當時學術界的普遍觀點是不可能！因為蛋白質中原子排列的可能性多達10的500次方種，就是将全球所有的超級計算機加在一起，也很難精确地計算出一個大一點的蛋白質結構。

但就在這時候，人工智能橫空出世。2016年，DeepMind公司研發出阿爾法狗（AlphaGo），首次在圍棋上擊敗了圍棋大師李世石，世人第一次見證了人工智能、機器學習的厲害。這麼厲害的人工智能僅僅用于圍棋實在太小兒科了，DeepMind公司于是馬不停蹄地開發出了AlphaFold系統，利用機器學習預測蛋白質結構。

AlphaFold一出世便震驚世人，它所預測的蛋白質結構幾乎與實驗得到的結果沒有區别，而且僅僅用了一年不到的時間，便将人類所有的蛋白質結構預測出來了，這一成果去年還被列為了全球十大科研進展的榜首。今年，DeepMind公司再一次發力，一口氣将世界上其他生物的大部分蛋白質也解析出來。這些蛋白質結構現在被彙集成了一個數據庫，科學家隻需要像使用百度搜索一樣，很輕易地就能得到自己想要的蛋白結構了。

現在，藥物研發的第一個阻礙已經完全化解。未來DeepMind公司還将利用人工智能自動生成新型藥物的分子結構，新的紀元已經開啟了。但是中國的DeepMind在哪裡呢？

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