2021年7月16日，英国《自然》杂志发表了一项结构生物学最新研究，人工智能公司DeepMind的神经网络Alphafold2预测的蛋白质结构能达到原子水平的准确度。
蛋白质折叠问题被认为是人类在21世纪需要解决的重要科学前沿问题之一。研究蛋白质结构，有助于了解蛋白质的作用，理解蛋白质如何行使其生物功能，认识蛋白质与非蛋白质之间的相互作用，对于生物学、医学和药学等都非常重要。
在五十多年里，研究人员一直尝试根据蛋白质的氨基酸序列预测其折叠而成的三维结构。然而，当前使用的计算方法准确度有限，实验方法对人力和时间的要求也非常高。事实上，过去半个多世纪，人类一共解析了5万多个人源蛋白质的结构，人类蛋白质组里大约17%的氨基酸已有结构信息，而AlphaFold2预测的结构将这一数字从17%提高到58%，因为无固定结构的氨基酸比例很大，58%的结构预测已经接近极限了。
2021年底我国自研深度学习蛋白质折叠预测平台TRFold传来好消息，其基于2020年第14届国际蛋白质结构预测竞赛蛋白质测试集的成绩仅次于AlphaFold2，排名全球第二，这是国内目前所有公开蛋白质结构预测模型中的最好成绩，我国计算生物学领域的表现跻身全球第一梯队。
生物物理学家、西湖大学校长施一公曾对Alphafold2的表现给予极高评价：这是人工智能对科学领域最大的一次贡献，也是人类在21世纪取得的最重要的科学突破之一。
毫无疑问，人工智能预测蛋白质结构的研究已经并且将持续在生命科学各分支领域引发革命性影响，并在今后几年到十几年中逐渐显现出来。（记者崔爽）