DeepMind生物学重大突破引发质疑：除非公布代码，否则没人相信

生物学家花了50年都解不出的难题，突然就被AI解决了？

Alphabet旗下英国人工智能公司DeepMind周一宣布可以精准预测蛋白质结构，并称这解决了关键的“蛋白质折叠问题”，从而彻底改变药物研发和医学。这一消息随后引发了学术界不小的质疑。

本周一，两年一度的国际蛋白质结构预测竞赛（CASP）公布结果，DeepMind开发的AlphaFold夺得头魁。AlphaFold是一种能够基于蛋白质的基因序列，利用AI预测蛋白质3D结构的系统。DeepMind表示，他们解决了关键的“蛋白质折叠问题”。

几乎所有的疾病，包括癌症和痴呆，都与蛋白质的功能有关。解决“蛋白质折叠问题”对包括新冠肺炎在内所有疾病的研究均有所帮助，人类未来也可能更快地研发更先进的新药物。

Nature官网当日即刊登这一重大突破，并称：“这将改变一切”。不过，一些学者认为AlphaFold已取得良好的进展，但不应被炒作为能解决“蛋白质折叠问题”。

伯明翰大学计算机科学系副教授Max Little对媒体说，AlphaFold仅仅是基于CASP挑战赛提供的数据库，在预测蛋白质的结构上显示出了一定的潜力。

现实生物世界中的蛋白质远比数据库的样本更为丰富多样。我们不能确定，AlphaFold在走出数据库之后，还能发挥多大的作用。

加州大学默塞德分校的结构生物学教授Michael Thompson认为，DeepMind声称能解决蛋白质折叠是“可笑的”。

他在Twitter上写道：

坦率地说，这种炒作对任何人都没有好处。DeepMind夸下的海口永远不会兑现。除非DeepMind公布代码，否则没有一个人会在乎他们声称的突破。

Thompson承认AlphaFold在预测蛋白质结构上的进步令人印象深刻，但是他说这一进步并不等于解决了“蛋白质折叠问题”。

专注于深科技（deep tech）和健康赛道的风投人士Vishal Gulati也认为，AlphaFold的成就远不足以解决蛋白质折叠问题。

他说：

CASP极具难度，但与”蛋白质折叠问题“相比，CASP仅仅是一个游戏。

加州理工学院计算生物学教Lior Pachter将其称为“谷歌的炒作”。

DeepMind迄今尚未公开最新版AlphaFold的代码。

2018年，DeepMind团队首次用初始版AlphaFold参加了CASP13比赛，当时他们也取得了最高的准确率。随后，DeepMind将参赛的相关代码发布在了全球最大的代码托管平台Github上。

当年，公众认为，2018版的AlphaFold对于医学没有太多实质性的用处。

今年，CASP挑战赛提供了包含逾17万种蛋白序列与结构的数据库。AlphaFold基于该数据库进行了训练，其预测的蛋白质结构取得了三分之二的准确率。