如同AI的迭代速度一樣，仿佛一夜之間AI的觸角已深入到基礎科學的各個角落。被AI顛覆的不僅僅只是結構生物學，它在基因組學、蛋白質組學等領域都大有用武之地。

很多聲音認為AI出現后會令結構生物學失業，對此，來自清華大學施一公教授團隊、北京生物結構前沿研究中心袁亞飛副研究員在接受采訪時表示：“AI其實更好地促進了結構生物學的發展，是科研工作的利器。”

袁亞飛曾師從顏寧教授攻讀博士學位，見證了結構生物學快速發展并親歷了Alphafold等AI浪潮下結構生物學的變革之路。目前，他主要研究重要疾病相關膜蛋白的結構及 AI 靶向藥物研發。以下為近期我們在冷泉港亞洲會議上對袁亞飛副研究員的訪談。

采訪、撰文 | 葉水送

問：AI是否正在顛覆結構生物學？

袁亞飛：現在大家其實都知道，人工智能對我們幫助非常大。尤其是在我們結構生物學領域。2024年的諾貝爾化學獎授予了大衛·貝克（David Baker）和Alphafold的研發者（ John Jumper 和 Demis Hassabis），所以在我們的結構生物學研究中AI其實已全面地鋪開。

我的研究方向是轉運蛋白，現在把AI深入接入到我們的研究中來，比如我現在主要是針對轉運蛋白，用AI開發多肽藥物設計。

2024年諾貝爾化學獎三位得主 | 圖源：nobelprize.org

像之前說的2024年諾貝爾化學獎，Alphafold3主要是預測蛋白結構。我們現在開始向David Baker學習，一起來開創不同種類、類型的多肽藥物設計。

我覺得AI已從原來的只是一個實驗室的產物，到現在普及到所有的基礎研究，然后再普及到我們的日常生活中來，所以我們覺得AI對我們的未來所有研究方向，都可以有一個革命性的、變革性的發展。

袁亞飛丨圖源：清華大學

問：結構生物學家是怎么看待AI，以及如何利用AI工具的？

袁亞飛：我們日常使用的話，比如像Alphafold3，它可以預測整個蛋白結構，甚至還有一些蛋白復合物的結構，但這其實是一個專有工具。像常見的大家可能聽過的，比如說ChatGPT，或者咱們中國的DeepSeek，它們是一個大語言模型，可以說是一種通用的模型，每個人都可以使用。

Alphafold界面丨圖源:deepmind

但是這些模型在我們專業領域來說，我覺得它的作用有限。因為我們很多都要處理一些專業數據，所以需要開發一種專用的模型，像現在一些蛋白質結構的設計，比如像David Baker他們組開發的RFdiffusion，或者我們自己也在開發一些專業的AI工具。所以在我們的科研使用中，以專用模型為主，也會使用一些比如說大家常用的通用AI工具。

問：Alphafold出來之后，結構生物學會不會失業？

袁亞飛：AI出來之后，結構生物學會不會失業，其實這完全是大家對我們專業領域的誤解。因為大家可能知道，結構生物學之前從X-Ray晶體衍射，然后到現在的冷凍電鏡技術。在之前的技術其實需要大量的人力，還有需要一些專門的儀器來配合，所以解一個結構是非常困難的事情。

但現在Alphafold出來之后，使得預測單個蛋白的結構變得相對容易，但它只能預測一個單個蛋白的單個構象，畢竟蛋白是一個動態的構象。我們在使用Alphafold預測的時候，它其實沒辦法預測一個完整的動態過程。

比如像我做的轉運蛋白，它其實是一種交替開放的構象。我們在使用AI預測的過程中，它只能預測一個向外開放的構象或者一個向內開放的構象，或者是一個關閉構象。我們在真正的藥物設計過程中，藥物和引物的結合其實是多個構象的狀態，不是只有一種狀態。

所以我們覺得AI對結構生物學的顛覆，其實也更好地促進了結構生物學的發展。比如像我們現在的AI設計，就使用了專用工具，可以更好地預測出多種的多肽藥物，結合在蛋白的不同部位，從而產生不同的效果。所以我們結構生物學家通常會說，AI其實是對結構生物學革命性的顛覆，而不是令結構生物學家失業。

冷凍電鏡設備| 圖源：清華大學

問：近年來，國內學者在頂尖學術期刊上發表了諸多重要的結構生物學成果，您認為中國在該領域快速崛起的核心驅動力是什么？是高端設備普及、人才儲備還是科研機制創新？

袁亞飛：我覺得結構生物學最重要的肯定是人才。因為不管是在哪個國家，人永遠是最重要的。以中國的結構生物學為例，最早的發展始于施一公老師2007年回國之后，在清華大學的布局，當時引進了中國第一臺高端冷凍電鏡，從而開啟了中國在結構生物學領域飛速突破的一個時代。

在清華大學，我們現在已經有四臺高端冷凍電鏡，而整個中國，據我目前知道的消息，應該是有將近100多臺高端電鏡。從硬件上來說，我覺得冷凍電鏡在中國逐漸地變成像基礎設施，但是在這些使用基礎設施過程中，需要更多的人去操控這些設備，所以我覺得人才是最重要的一環。

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