睿智医药CEO | 从AlphaFold谈AI药物发现

  • 2021-08-11 10:56
  • 来源:   作者:陈翀   编辑:陈翀

2021年7月15日,Nature上发表的文章“Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold”公布了CASP14中AlphaFold的源代码[1]。2021年7月22日,Nature上发表的“Highly accurate protein structure prediction for the human proteome”描述了AlphaFold对人类蛋白质组的准确结构预测,极大地扩展了蛋白结构覆盖率[2]。文章提到AlphaFold确定了覆盖98.5%的所有人类蛋白,能对人类蛋白质组58%的氨基酸的结构位置给出可信预测,其中对35.7%的结构位置的预测达到了很高的置信度,是实验方法覆盖的结构数量的两倍。在蛋白水平上,AlphaFold对43.8%的蛋白的至少四分之三的氨基酸序列给出了可信预测[3] [4]。Nature上的这些震撼发布引起了极大的轰动。


资深投资人、睿智医药CEO华风茂先生 近日在接受安永的采访中总结观点如下:


1、AlphaFold的最新成果肯定会促进基于结构的化合物发现

由于结构预测的发展,课题数量必然增加,更多项目会被立项,会大大促进行业的整体发展。预测模型会被使用,但仍需实验数据验证。AI的引入,可能会使测试的化合物共晶结构数量下降,但课题数量会大幅增加。


2、AlphaFold出来的结构,仍需结构测定来验证和确认蛋白构象

蛋白结构本身是动态的,不同条件、不同化合物/底物结合是会出现不同构象的,催化反应过程也都是伴随着构象变化。一个结构无法解决所有问题,要基于这个结构做药,肯定需要结构测定来进一步验证和确认不同化合物结合后的蛋白构象。同样,AlphaFold出来的结构,仍需大量实验室工作进行结构测定来进一步验证和确认不同化合物结合后的蛋白构象。


3、AI肯定有用,但要说AI取代实验,那还为时过早,就像AI取代医生一样,看着好像不难,但真正实现太难了。毋庸置疑,AlphaFold对我们行业意义重大。


4、近年来AI技术逐步切入到新药研发的多个环节,这个趋势会逐步提高这些环节的人工效率,降低新药研发的成本,缩短新药研发的时间,长远来看能为老百姓带来更多价廉物美的创新药,大大提升人民的健康水平。


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参考文献及内容引用:

[1] Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold | Nature (2021)

https://doi.org.10.1038/s41586-021-03819-2

[2] Highly accurate protein structure prediction for the human proteome | Nature (2021)

https://doi.org/10.1038/s41586-021-03828-1

[3] AlphaFold2—“它来了,它带着源代码过来了”,精准预测蛋白结构|算法|蛋白质|神经网络_网易订阅(163.com)

[4] 14位专家点评丨Nature震撼发布AlphaFold完成的98.5%人类蛋白结构预测结果(qq.com)