专访：AI不仅颠覆结构生物学，还变革所有基础科学_风闻

如同AI的迭代速度一样，仿佛一夜之间AI的触角已深入到基础科学的各个角落。被AI颠覆的不仅仅只是结构生物学，它在基因组学、蛋白质组学等领域都大有用武之地。

很多声音认为AI出现后会令结构生物学失业，对此，来自清华大学施一公教授团队、北京生物结构前沿研究中心袁亚飞副研究员在接受采访时表示：“AI其实更好地促进了结构生物学的发展，是科研工作的利器。”

袁亚飞曾师从颜宁教授攻读博士学位，见证了结构生物学快速发展并亲历了Alphafold等AI浪潮下结构生物学的变革之路。目前，他主要研究重要疾病相关膜蛋白的结构及 AI 靶向药物研发。以下为近期我们在冷泉港亚洲会议上对袁亚飞副研究员的访谈。

采访、撰文 | 叶水送

问：AI是否正在颠覆结构生物学？

袁亚飞：现在大家其实都知道，人工智能对我们帮助非常大。尤其是在我们结构生物学领域。2024年的诺贝尔化学奖授予了大卫·贝克（David Baker）和Alphafold的研发者（ John Jumper 和 Demis Hassabis），所以在我们的结构生物学研究中AI其实已全面地铺开。

我的研究方向是转运蛋白，现在把AI深入接入到我们的研究中来，比如我现在主要是针对转运蛋白，用AI开发多肽药物设计。

2024年诺贝尔化学奖三位得主 | 图源：nobelprize.org

像之前说的2024年诺贝尔化学奖，Alphafold3主要是预测蛋白结构。我们现在开始向David Baker学习，一起来开创不同种类、类型的多肽药物设计。

我觉得AI已从原来的只是一个实验室的产物，到现在普及到所有的基础研究，然后再普及到我们的日常生活中来，所以我们觉得AI对我们的未来所有研究方向，都可以有一个革命性的、变革性的发展。

袁亚飞丨图源：清华大学

问：结构生物学家是怎么看待AI，以及如何利用AI工具的？

袁亚飞：我们日常使用的话，比如像Alphafold3，它可以预测整个蛋白结构，甚至还有一些蛋白复合物的结构，但这其实是一个专有工具。像常见的大家可能听过的，比如说ChatGPT，或者咱们中国的DeepSeek，它们是一个大语言模型，可以说是一种通用的模型，每个人都可以使用。

Alphafold界面丨图源:deepmind

但是这些模型在我们专业领域来说，我觉得它的作用有限。因为我们很多都要处理一些专业数据，所以需要开发一种专用的模型，像现在一些蛋白质结构的设计，比如像David Baker他们组开发的RFdiffusion，或者我们自己也在开发一些专业的AI工具。所以在我们的科研使用中，以专用模型为主，也会使用一些比如说大家常用的通用AI工具。

问：Alphafold出来之后，结构生物学会不会失业？

袁亚飞：AI出来之后，结构生物学会不会失业，其实这完全是大家对我们专业领域的误解。因为大家可能知道，结构生物学之前从X-Ray晶体衍射，然后到现在的冷冻电镜技术。在之前的技术其实需要大量的人力，还有需要一些专门的仪器来配合，所以解一个结构是非常困难的事情。

但现在Alphafold出来之后，使得预测单个蛋白的结构变得相对容易，但它只能预测一个单个蛋白的单个构象，毕竟蛋白是一个动态的构象。我们在使用Alphafold预测的时候，它其实没办法预测一个完整的动态过程。

比如像我做的转运蛋白，它其实是一种交替开放的构象。我们在使用AI预测的过程中，它只能预测一个向外开放的构象或者一个向内开放的构象，或者是一个关闭构象。我们在真正的药物设计过程中，药物和引物的结合其实是多个构象的状态，不是只有一种状态。

所以我们觉得AI对结构生物学的颠覆，其实也更好地促进了结构生物学的发展。比如像我们现在的AI设计，就使用了专用工具，可以更好地预测出多种的多肽药物，结合在蛋白的不同部位，从而产生不同的效果。所以我们结构生物学家通常会说，AI其实是对结构生物学革命性的颠覆，而不是令结构生物学家失业。

冷冻电镜设备| 图源：清华大学

问：近年来，国内学者在顶尖学术期刊上发表了诸多重要的结构生物学成果，您认为中国在该领域快速崛起的核心驱动力是什么？是高端设备普及、人才储备还是科研机制创新？

袁亚飞：我觉得结构生物学最重要的肯定是人才。因为不管是在哪个国家，人永远是最重要的。以中国的结构生物学为例，最早的发展始于施一公老师2007年回国之后，在清华大学的布局，当时引进了中国第一台高端冷冻电镜，从而开启了中国在结构生物学领域飞速突破的一个时代。

在清华大学，我们现在已经有四台高端冷冻电镜，而整个中国，据我目前知道的消息，应该是有将近100多台高端电镜。从硬件上来说，我觉得冷冻电镜在中国逐渐地变成像基础设施，但是在这些使用基础设施过程中，需要更多的人去操控这些设备，所以我觉得人才是最重要的一环。

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