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南開大學鄭偉教授:AlphaFold并不完美,學術界尚有「彎道超車」的機會

從 AlphaFold 的局限性出發,深度分享端到端大模型之外的可能

南開大學鄭偉教授:AlphaFold并不完美,學術界尚有「彎道超車」的機會

原標題:南開大學鄭偉教授:AlphaFold并不完美,學術界尚有「彎道超車」的機會
文章來源:HyperAI超神經
內容字數:11478字

AlphaFold并非完美:學術界在蛋白質結構預測領域的突破

本文總結了南開大學鄭偉教授在“Meet AI4S”系列直播第六期中關于蛋白質結構預測的演講內容。演講指出,盡管AlphaFold2和AlphaFold3在蛋白質結構預測領域取得了突破性進展,并使DeepMind的Demis Hassabis和John M. Jumper獲得了2024年諾貝爾化學獎,但AlphaFold仍存在諸多局限性,為學術界提供了進一步研究和改進的空間。

1. AlphaFold的局限性

AlphaFold2和AlphaFold3雖然精度高,但在多域蛋白質、蛋白質復合物、核酸結構以及蛋白質動態/構象變化預測等方面仍有待提升。其預測精度也低于官方報道的90%。這些局限性為學術界提供了大量的研究課題。

2. 超越AlphaFold:其他值得挖掘的方法

在AlphaFold出現之前,蛋白質結構預測主要依賴于實驗方法(X射線、核磁共振、冷凍電鏡)以及多種計算方法,包括:比較建模/同源建模(利用已知結構模板)、分子動力學模擬(基于能量最小化)、Threading算法(利用序列相似性和結構相似性)、從頭預測(de novo prediction,無需模板)以及基于深度學習預測接觸圖的算法。

3. 鄭偉教授團隊的突破性成果

鄭偉教授團隊在蛋白質結構預測領域取得了顯著成果,其開發的算法在精度上超越了AlphaFold2/3。團隊主要貢獻體現在以下幾個方面:

  1. 蛋白質單體結構預測算法D-I-TASSER:該算法整合了AlphaFold2預測的接觸圖等信息,在精度上優于AlphaFold2和AlphaFold3,并在CASP比賽中多次名列前茅。
  2. 蛋白質復合物結構預測算法DMFold:該算法利用深度學習和宏基因組數據,在預測蛋白質復合物結構方面優于AlphaFold2,在CASP比賽中也取得了優異的成績。
  3. RNA-RNA復合物結構預測算法ExFold:該算法利用Transformer模型和RNA大語言模型,在RNA復合物結構預測方面表現出色,在CASP16的服務器組比賽中排名最高。
  4. 蛋白質-RNA復合物結構預測算法DeepProtNA:該算法在預測蛋白質-RNA復合物結構方面精度高于AlphaFold3,在CASP16服務器組比賽中排名第一。
  5. 生物大分子變構結構預測算法EnsembleFold:該算法能夠預測蛋白質在不同狀態下的多個關鍵構象,在CASP16比賽中排名第一。

這些算法已轉化為自動服務器算法,服務于全球眾多用戶。

4. 未來展望與團隊招募

鄭偉教授團隊的研究表明,AlphaFold并非蛋白質結構預測領域的終點,學術界仍有巨大的發展空間。團隊目前正在招募對計算結構生物學或生物信息學感興趣的碩士、博士和博士后。


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