如何看待 AlphaFold 在蛋白质结构预测领域的成功？

AlphaFold 在蛋白质结构预测领域的成功，可以说是人工智能在科学研究领域取得的里程碑式成就之一。它不仅在技术上实现了突破，更对生命科学研究产生了深远的影响。下面我将详细阐述对这一成功的看法：

一、 技术层面的突破：超越传统方法的巨大飞跃

在 AlphaFold 出现之前，蛋白质结构预测是一个极其困难且耗时的问题。传统方法主要分为两类：

实验方法： 如 X射线晶体学、核磁共振 (NMR) 和冷冻电子显微镜 (cryoEM)。这些方法能够提供非常精确的结构信息，但耗时、成本高昂，且对于某些蛋白质（例如膜蛋白、不稳定的蛋白质）难以解析。
计算方法： 包括基于同源建模、从头预测等。
同源建模： 利用已知结构的蛋白质作为模板进行预测。其准确性高度依赖于目标蛋白质与已知结构蛋白质的序列相似度。相似度越低，预测的准确性越差。
从头预测： 基于物理原理或统计模型，尝试从氨基酸序列出发计算出最稳定的三维结构。这类方法在计算量上极其庞大，且在准确性上往往难以令人满意。

AlphaFold 的突破性在于：

1. 深度学习与神经网络的应用： AlphaFold 巧妙地将深度学习技术，特别是卷积神经网络 (CNN) 和图神经网络 (GNN) 的思想，应用于蛋白质结构预测。它将蛋白质的氨基酸序列视为一种“序列数据”，并构建了一个复杂的神经网络模型，能够从序列中学习到蛋白质折叠的规律。
2. “端到端”的预测能力： AlphaFold 的模型能够直接从氨基酸序列预测出完整的蛋白质三维结构，而不再需要依赖于已知的同源模板，或者仅仅依靠物理模拟。这种“端到端”的能力极大地简化了预测流程，并提高了可预测蛋白质的范围。
3. 利用“距离图”的概念： AlphaFold 的核心创新之一是引入了“距离图”的概念。它不是直接预测原子坐标，而是预测蛋白质中任意两个氨基酸残基之间距离的概率分布。这个距离图包含了丰富的空间信息，并且神经网络能够根据氨基酸之间的相互作用（例如静电作用、范德华力等）来学习并生成这个距离图。
4. 迭代优化与“注意力机制”： AlphaFold 的模型通过多轮迭代来 refinement 预测结果。其内部的注意力机制（Attention Mechanism）能够让模型“关注”蛋白质中不同区域之间的相互作用，并模拟出蛋白质内部不同部分如何协同工作以形成最终的折叠状态。
5. 训练数据的规模与质量： AlphaFold 的训练使用了当时已知的最大规模的蛋白质结构数据库（如 PDB）。大量高质量的实验数据为模型提供了丰富的“学习素材”，使其能够捕捉到蛋白质折叠的复杂规律。

二、 CASP 竞赛中的惊艳表现：一次“屠榜”式的胜利

AlphaFold 在第 13 届和第 14 届蛋白质结构预测关键评估 (CASP) 竞赛中的表现，是其成功最直接的证明。

CASP13 (2018)： AlphaFold 首次亮相，便以压倒性的优势赢得了自由建模组的冠军，其预测的准确性远超其他参赛者。
CASP14 (2020)： AlphaFold 2 (AlphaFold 2.0) 更是达到了一个全新的高度。在 CASP14 的评估中，AlphaFold 2 的预测准确率，尤其是在 GDT_TS (Global Distance Test Total Score) 指标上，平均达到了 92.4%。这意味着其预测结果在很多情况下与实验解析的真实结构几乎无法区分，甚至在某些情况下比一些实验解析的结构还要准确。

CASP 是蛋白质结构预测领域的“奥林匹克盛会”，汇聚了全球最顶尖的研究团队和计算方法。AlphaFold 在这里的惊人表现，标志着其预测能力已经达到了一个前所未有的水平，甚至可以说达到了“科学突破”的门槛。

三、 对生命科学研究的深远影响：开启新时代

AlphaFold 的成功不仅仅是技术上的胜利，更重要的是它为生命科学研究打开了一个全新的维度：

1. 加速科学发现的进程： 过去需要数月甚至数年才能通过实验解析的蛋白质结构，现在通过 AlphaFold 可以在几分钟或几小时内得到高度准确的预测。这极大地缩短了研究周期，使得科学家能够更快地理解蛋白质的功能，从而加速新药研发、疾病机制研究等领域的发展。
2. 揭示大量未知蛋白质的功能： 尽管 PDB 中已经有了大量的蛋白质结构数据，但仍然有数以百万计的蛋白质结构是未知的。AlphaFold 可以预测这些未知的蛋白质结构，从而为理解它们的生物学功能提供重要的线索。例如，DeepMind 和 EMBLEBI 合作发布的 AlphaFold Protein Structure Database，收录了数亿个蛋白质结构的预测数据，为全球科学家提供了前所未有的资源。
3. 推动个性化医疗和药物设计： 蛋白质结构是理解药物如何与靶点相互作用的关键。AlphaFold 的高精度预测能力，使得科学家能够更精准地设计针对特定蛋白质的药物分子，甚至针对个体基因组中可能存在的蛋白质变异进行药物设计，从而推动个性化医疗的发展。
4. 启发更多领域的研究： AlphaFold 的成功也证明了人工智能在解决复杂科学问题上的巨大潜力。它激励着其他领域的研究者，如基因组学、材料科学、气候模拟等，探索将深度学习技术应用于其研究中的可能性。
5. 改变科研范式： AlphaFold 的出现，可能预示着未来科研的一种新范式：即计算方法将成为科学发现的重要驱动力，与实验方法相互补充，共同推进科学的进步。科学家可以利用 AlphaFold 进行初步的结构预测和假设验证，再通过实验手段去验证和深化研究。

四、 存在的问题与未来的挑战

尽管 AlphaFold 取得了巨大的成功，但我们也需要看到其局限性和未来的挑战：

1. 对于动态结构和构象变化的预测仍有不足： AlphaFold 主要预测的是蛋白质的“静态”结构，而许多蛋白质在生理过程中会经历构象变化，这些动态过程的预测仍然是挑战。
2. 对蛋白质复合物和膜蛋白的预测能力仍需提升： 虽然 AlphaFold 2 在某些方面有所改进，但预测大型蛋白质复合物以及在细胞膜中定位和相互作用的膜蛋白的结构，仍然比预测单个可溶性蛋白质更具挑战性。
3. 对某些特殊氨基酸序列或非标准结构的处理： 对于一些包含大量非编码氨基酸、非常规折叠或已知存在高度不确定性的蛋白质，AlphaFold 的预测可能依然存在局限性。
4. 伦理和误用问题： 随着 AI 在科学领域的应用越来越广泛，如何确保其安全使用，避免潜在的误用（例如，用于制造生物武器的研发），也是需要思考的伦理问题。
5. 成本与可及性： 虽然 AlphaFold 的模型是开源的，但运行和训练如此复杂的模型，需要强大的计算资源，对于一些资源有限的实验室或国家来说，可及性可能是一个问题。

总结来说：

AlphaFold 在蛋白质结构预测领域的成功，是人工智能与生命科学深度融合的典范。它凭借强大的深度学习技术，以前所未有的准确性和效率解决了长期存在的科学难题，极大地加速了生命科学的研究进程。AlphaFold 不仅为科学家提供了宝贵的工具，更重要的是，它证明了人工智能在探索生命奥秘中扮演着越来越重要的角色，开启了生命科学研究的新纪元。未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，人工智能在生命科学领域的贡献将更加令人期待。

网友意见

更新，alphaFold出了第二版，基本上就是把第一版掀翻重做了。相关讨论大家可以移步到：

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蛋白质可能是维持生命运动最重要的物质。自Anfinsen提出蛋白质的高级空间结构由蛋白质的氨基酸序列决定（因此获得1972年诺奖）后，人们慢慢就开始寻找一种蛋白质结构预测算法，可以精确地从蛋白质的氨基酸序列，由计算机预测出其复杂的空间结构，甚至最终由结构决定其功能。这不但是生物信息学，也是整个生物学中的一个重要的圣杯。

CASP，Critical Assessment of protein Structure Prediction，是一个国际性的比赛，相当于蛋白质结构预测界的世界杯，从94年开始每两年一届，今年是第13届。

我就围绕现在第13届CASP比赛有的材料谈一谈整个新闻吧。

先来搬运一下：
本届CASP13的所有摘要，AlphaFold参赛队伍为A7D，在第11页：http://predictioncenter.org/casp13/doc/CASP13_Abstracts.pdf

DeepMind自己的通讯稿：AlphaFold: Using AI for scientific discovery | DeepMind

本届CASP13的结果：Results - CASP13

首先不要听风就是雨

新闻媒体（尤其是DeepMind自己）不会告诉你，事实上，包括AlphaFold在内，今年CASP比赛，前五名都是深度学习和传统算法混合的方法

AlphaFold的一半多都来自人类传统模型

（DeepMind作为一个公司，有打广告的需求，像google爸爸展示自己，这个其实也怨不得他，但是你再讲一遍，等于你也有责任）

实际上今年的前五名都是深度学习和传统算法混合：

第一名 AlphaFold = CNN+Rosetta

第二名 C-I-TASSER = CNN+I-TASSER

第三名 Multicom = Deep learning + DNCON2 (CNN) + 一堆各种以前的包

第四名 C-QUARK = CNN + QUARK

第五名 C-I-TASSER Server版

那么，DeepMind的优势在哪呢？

有钱有TPU！

所以正确的新闻标题是：

硬件的胜利 | 蛋白结构预测，DeepMind的土豪金AlphaFold，大胜没钱的研究机构的其他深度学习算法

BTW，上一届CASP12就已经有一堆深度学习算法了，然而被传统算法吊打的。说白了，这还是算力进步和多次实践的结果，毕竟idea is cheap。

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这不是人们第一次把深度学习使用在蛋白质结构上。今年有一个叫做DeepSF的文章发在bioinformatics上，根据蛋白质序列预测结构，不过更简单一些，仅仅是mapping。还有只做氨基酸间距离，也就是接触距离矩阵contact matrix的，最近的结果是DNCON2。今年还发表了很多使用强化学习进行蛋白质结构和功能设计的文章在BioRixv上了，很多很多，我这里就不列了。

其实这个AlphaFold的框架还是挺经典而且简单的……这个近年来我看完abstract最快明白了大概怎么实现的算法。。。。

他们一共设计了三个不同的方法。

方法1：

1. 先从一维的氨基酸序列生成一个二维的接触距离矩阵（contact matrix），表述两个氨基酸之间的距离。
2. 把蛋白质分割成几个结构域domain——domain内部的相互接触很强，但是domain内的分子和其之外的相对较弱。
3. 预测蛋白质骨架的折叠角度
4. 然后，根据蛋白质骨架的折叠角度，把结构域切割成，一系列有重叠的9个氨基酸残基为单位的短肽，分别预测，再组装到一起，预测整个结构域的结构。
5. 把折叠好的结构域组装到一起。

一般这里面的每一步都需要一定内部的评分系统，才知道哪个结果更好，太差的就扔掉，不用继续往下算了——和剪枝异曲同工。

实际上，这就是个最简单的从头预测（ab initio）方法的框架，不用深度学习，用生物物理知识，也是这么做的。

方法2：

在方法1的基础上，不进行“切割成小的短肽分别预测”，而是直接预测整个结构域

方法3：

连“结构域分割”都不做，三步走：

1. 从一维的氨基酸序列生成一个二维的contact matrix
2. 预测蛋白质骨架的折叠角度
3. 梯度下降出结果

方法2和方法3，我理解都是基于AlphaZero上尝到的甜头，抛弃人类的专家知识，只要DeepMind算力够强，就能大力出奇迹。

那方法三的训练方式就基本上就是AlphaFold自己宣传里用的这张图啦，有点过度宣传的嫌疑。在他们提交的作业里面，只有T0975一个使用了方法三得到的结果。

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那么在哪里使用了深度学习呢？可以确定的有三个步骤。

第一个用到深度学习的地方是二维contact matrix预测。这里使用一个卷积网络CNN把一维的氨基酸序列，展成接触距离矩阵contact matrix。

训练这个接触距离矩阵网络，首先进行了BLAST序列比对，然后通过序列比对得到的特征，进行预测。这个网络深度应该非常高。但其实浅层的也可以做，比如今年早些时候的DNCON2。

这个网络会给自己也先估个分，看看靠不靠谱（likelihood），特别不靠谱的就扔了算了吧。

第二个是在预测蛋白质骨架结构的时候，要描绘每个肽键平面之间的二面角torsion angle，驻波的文章 @desmond 好像把这个漏了。这一步直接调了以前的一个图像生成的方法：A Recurrent Neural Network For Image Generation。这一步我倒是觉得挺有意思的，值得深究一下。

第三个是评估网络，还记得吧，整个算法里面，每一步都需要评分系统来确定哪些预测是好的。这个评估网络也是一个CNN。输入评估网络的是第一个CNN生成的contact matrix，序列比对产生的特征，还有结构的几何结构，等等。

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有趣的是，有一个地方明确写了没有使用神经网络，就是根据contact matrix和torsion angle生成最终的蛋白质结构，以及利用短肽组装成结构域，利用结构域组装成全长蛋白结构的这几步，用的是传统的生物物理启发的模拟退火（simulated annealing）的方法。这个方法简单讲，就是在计算机里面模拟，把大分子放在开水里，逐渐降温，分子结构怎么变为最稳定的状态的一个方法，广泛地应用在各种最优化问题当中。

而在这种基本规则比较简单，但是实际能产生的情况又很复杂的（一个例子就是围棋啦），强化学习显然是一个很好的替代方案。但是靠强化学习发家致富的DeepMind却没有使用这个方法。

而且根据他们的测试，最好的方法似乎是使用传统的Rosetta？

Rosetta强无敌。。。

Rosetta是20年前华盛顿大学的David Baker Lab开发的一款也是可以从头预测蛋白质结构的软件（非常有名的Foldit这个众包蛋白质设计游戏也是他们家开发的），2005年期间搞了一个利用大家的电脑休息时间运行Rosetta的Rosetta@home ——比众包挖比特币的想法领先好几年……经过20年的发展，目前应该是全世界受众最广的蛋白质结构预测软件之一。

自己随便写一个模拟退火，不如Rosetta那是肯定的。但是强化学习在这个问题上不好用，并没有模拟退火好？那这个还是挺有趣的，期待看到相关结果。

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A7D的这个abstract写的有点小乱，我这里先灵魂画师整理一下，步骤最繁杂的方法一的结构大致如下，希望到时DeepMind的文章出来不要打脸。。。

我们快速地过一遍。氨基酸序列经过BLAST，产生序列特征。

第一个CNN根据序列特征预测产生接触距离矩阵，contact matrix，并产生一个可靠性估值。

一个叫做DRAW的RNN，根据序列特征，预测蛋白质骨架的折叠角度backbone torsion angle。

利用contact matrix，我们可以进行结构域分割。

在每个结构域内部，我们可以进一步地，利用torsion angle，把一个大的结构域分割成很多（可重叠）的9个氨基酸残基长的短肽。

每个短肽经过已有的Rosetta fast relax传统算法模拟退火，得到一个短肽结构和Rosetta的评估。

短肽结构进一步进行模拟退火组装炒成结构域，结构域再组装成全长蛋白质的结构。（虽然没说，但是这里很可能也是用Rosetta做的）

从第一步到最后一步，每一步的输出，都被扔进一个叫做估值网络的CNN里面，一起打一个分。

训练：

第一个接触距离预测网络CNN可以单独训练，使用PDB的数据进行训练，使其生成的最高可靠性估值的contact matrix尽可能接近真实的结果。

DRAW这个RNN网络也可以单独训练，类似的，使用PDB的数据进行训练，使其生成的最高可靠性估值的torsion angle尽可能接近真实的实验结果。

最后训练估值网络其实也可以单独训练，对特定的氨基酸序列，blast产生的序列特征是不变的，但是后面的contact matrix、torsion angle可以从瞎搞的到正确的弄一串，然后分别灌进后续的程序和Rosetta，产生从乱七八糟到正确的一串结构。这一串结构和真实的实验结果一比对，就可以计算一个Z-score。而估值网路的输出应该尽可能接近Z-score。

预测：

扔进一个蛋白质序列，生成一个结构，一个评分。不满意就在生成一个。通过梯度下降找到有最好估值的结构。

其实预测的这个过程，应该相当于，在不动估值网络的情况下，把在PDB上预训练的接触距离预测网络和DRAW，针对特定的蛋白质，再进一步训练，从而得到最好的结构预测。

目前来看，这个方法一，最靠近传统框架，而且基本上后半程就完全是传统算法，效果其实会更好一些。

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AlphaFold成功了吗？

其实距离所谓生物学的圣杯还远得很……为什么呢。首先要考虑一个问题：

什么时候预测结果能可信？

上个世纪生物信息学刚刚发展开始的时候，人们大概就定下了一些标准。

总体而言，一个非常宽松的标准是——你预测得到的结构，和真实实验测量得到的结构（ground truth），不同的概率应该非常小，Z-score应该在1~24这个范围，而平均值应该在11。

What should the Z-score of native protein structures be?

今天AlphaFold的平均值刚过1……所以还远得很。

AlphaFold的深度学习+模拟退火的方法是一条正确路径吗？

从逻辑上，AlphaFold的三种方法，虽然完全抛弃生物物理学知识的方法三也可以运行（需要人类手动选择），但是最接近传统的方法一最好。

那么是不是我们可以更退一步，把方法一中的一部分再替回传统方法呢？

或者把哪些传统软件中已经使用到的方法加入进来，比如说基于同源蛋白质的建模，和基于相似结构蛋白质的建模，能更进一步地提高准确率呢？

当然，把深度学习引入蛋白质结构预测是大势所趋，没有道理不用，也没有道理不好用。

以一个特定的算力，一定存在一个很好的处于平衡点的算法，混合了深度学习和基于人类知识的传统方法。对于正常人的算力而言，DeepMind这一套肯定不是那个平衡点。对于DeepMind而言，现在的方法一就是那个平衡点吗，也不见得。

如果我们再有DeepMind现在算力的100倍……没那么多数据喂电脑……

前五名都使用了深度学习技术，其他加入了深度学习的结构预测模型也很好

今年参赛的队伍中其实很多都是用了CNN的方法。开头就提到了前五名其实都用了深度学习技术。比如说拿到了第二名的密西根大学的Yang Zhang团队，就在I-TASSER的基础上，进行了优化得到C-I-TASSER。他们其中一步和AlphaFold很像，也是用ResPRE这个CNN生成contact matrix。而且I-TASSER本身就可以说是传统算法集大成了，在过去的几届CASP，包括今年，都垄断了Server的第一名。

相较而言，C-I-TASSER传统的比例更高一点。

那么这个C-I-TASSER的方法就一定不如AlphaFold吗？

AlphaFold的平均Z-score是1.1684，而C-I-TASSER的平均Z-score是1.0392。

这个差别其实相当微弱。前者相当于，预测结构和真实相符的概率为87.9%，而后者则相当于85.1%，也就是差不到3%的概率。

考虑DeepMind的计算力，这个边际效应太小了。你家是几千个TPU，人家在大学的顶多能分到几百个GPU，这都是我往大了估计……

如果使用DeepMind的资源，重新训练C-I-TASSER，或许，能够得到比AlphaFold更好的结果也未可知。

AlphaFold相对第2-5名的一个硬伤——预测准确率不稳定，疑似过拟合

要实现蛋白结构预测这个圣杯，最重要的是算法的输出结果的准确性很稳定。

为什么要搞算法？就是因为很多情况下做实验的成本太高了，所以人们希望能够在做极少量的实验之后，能通过算法解决大多数问题。

那么如果算法的准确性忽高忽低，那就坏了，我们怎么知道你这次是准还是不准？？

最后还是得老老实实回去做实验。

所以CASP目前使用Z-score的平均值进行排序，还是有一些缺陷的。

AlphaFold在43个参赛蛋白中，有25个拿到最佳模型，技压群雄。

但是AlphaFold预测不好的那些模型也很多，而且是真的很差很差。

T0966-D1是一个很好的例子，大家可以看专栏文章里面贴图阿尔法狗再下一城 | 蛋白结构预测AlphaFold大胜传统人类模型。独树一帜地处于预测对了的算法和完全预测不对的算法中间，也就是基本瞎蒙。

我这里，就从统计值上给大家展示一下为什么这么说。

之前说了，Z-score表示的，是有多大概率预测的结构和真实结构是同一个结构。这个Z-score越大越好。

CASP13统计了两种Z-score的平均值：一个是把所有预测结果里Z-score>-2的挑出来算一个Z-score的平均值，另一个是Z-score>0时的平均值。

那么你会希望这两种算法的结果越接近越好。当两者完全一致时，说明这个算法就没有得到Z-score<0这么差的结果的时候。

上图：这里红线标注的是两个平均值相等的情况，也就是边界，所有的数据点只能在其上方的区域，或落在线上。

可以看到第二名C-I-Tasser，第三名Multicome，第四名QUARK，第五名Tasser server，这4个模型，都贴在红线上。这说明第二到第五名，很少有Z-score掉到0以下的情况。而第一名AlphaFold却偏离了这条线不少，甚至比第六名（是个正八经的传统算法）还多。

说明一个问题，AlphaFold虽然有的结果预测得特别好，但是还有不少结果预测得特别烂。

当然，具体都有哪些结果AlphaFold预测得不好，还有具体分析一下，才能评估下一步如何优化它。

出现这样的问题，很可能是因为AlphaFold算力过剩导致过拟合了。毕竟AlphaFold和AlphaZero有很大的区别，是它本质上是一个监督学习。而PDB上的蛋白质结构的数目，和蛋白质整体的复杂度20^N相比，实在还是太太太小了，非常容易过拟合。这导致产生的模型在一些“见过”的蛋白质会表现得很好，而在陌生的蛋白质上就会表现奇差。

而考虑CASP每年用来测试的蛋白质并不多，这次AlphaFold有多大可能是撞大运赶上“见过”的蛋白质居多呢？概率虽然不大，但是也很难排除，这个要看数据。

我建议希望使用的同学，最好把今年CASP13的结果都过一遍，光看一个Z-score的平均值是不够的。

以上

在这个专栏里对前人的工作和AlphaFold的特长进行了全面的比较。

简单来说，有很大突破，但仍有很大空间！

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  地狱笑话吧的突然爆火，是网络文化、社会情绪、平台算法和亚文化圈层共同作用的结果。以下从多个维度详细分析这一现象： 一、社会情绪的释放与心理需求1. 压力与焦虑的宣泄 在快节奏、高竞争的现代社会，人们普遍面临工作、生活压力。地狱笑话以其“荒诞”“反讽”“黑色幽默”的特点，成为一种情绪宣泄的出口.............