【人工智能】預測出35萬個蛋白質結構　AlphaFold有機會攞諾獎？

人工智能（AI）研究公司DeepMind上月底宣布，其AI系統AlphaFold幾乎預測所有人類蛋白質的結構，並預測另外20種生物如大腸桿菌、果蠅等合共多達35萬種蛋白質結構，更製成公開數據庫。DeepMind創辦人及行政總裁Demis Hassabis表示：「我們使用AlphaFold生成了人類蛋白質組（proteome）最完整、最準確的圖片。我們相信，這是迄今為止AI對推進科學知識所作的最重要貢獻，也是AI可以為社會帶來各種好處的絕佳例證。」

DeepMind稱AlphaFold已預測出人類蛋白質組中98.5%的結構，而且置信度高。相比之下，科學界至今只鑑定了17%人類蛋白質結構，換言之，AlphaFold已經預測出多一倍數量。

DeepMind的這一最新成果也得到業界普遍認同和肯定。中國生物物理學家、西湖大學校長施一公在接受內地科技媒體DeepTech訪問時便表示：「這的確是迄今為止AI對科學界作出的最重要的貢獻。這也是二十一世紀截至目前人類在科學技術領域上的最大突破之一，也應該是人類有史以來在科學和技術領域最重要的突破之一。」

那麼，能夠知道蛋白質結構到底有什麼重要作用？為什麼這是AI的強項？AlphaFold的成果又會對哪些領域帶來影響和好處？

詳細內容請閱讀第276期《香港01》電子周報（2021年8月2日）《預測人類蛋白質結構　AlphaFold改變生物科研》。如欲閱讀全文請按此試閱電子周報，瀏覽更多深度報道。