行业背景与核心挑战 - 人体内最大的蛋白质肌联蛋白（titin）由超过3.4万个氨基酸组成，其化学全名长达189,819个字母，自1954年发现以来，其完整结构在70多年间一直未知，传统实验方法几乎无法解析[1] - 解析蛋白质三维结构的传统方法（如核磁共振、X射线晶体学、冷冻电镜）成本高昂，设备动辄上百万美元，耗时数月到数年，对于肌联蛋白这种拥有三百多个结构域的超级蛋白质更是难以应对[3] - 在浩瀚的蛋白质世界中，人类通过实验解析出的蛋白质结构不到20万个，在所有人体蛋白质中，也只有约35%的结构被实验解析，且很多残缺不全[6] 技术突破：AlphaFold的出现与能力 - 2020年11月30日，DeepMind推出的AlphaFold2在“全球蛋白质结构预测比赛”（CASP）中，凭借氨基酸序列预测蛋白质结构的准确率超过了90%，直逼实验方法[6] - AlphaFold数据库中的蛋白质预测结构已超过2亿个，涵盖了人类蛋白质组98.5%的结构，来自190多个国家的上百万科研人员正在使用这一开源工具[6] - 2024年，谷歌发布了AlphaFold3，能精准预测蛋白质与DNA、RNA等其他生命分子的相互作用，并推出了能主动设计定制蛋白质的AlphaProteo[23] - 2025年，谷歌推出了AlphaGenome，将预测能力延伸至DNA层面，可从DNA序列预测基因突变对生物学过程的影响[23] - 在蛋白质结构预测领域，除AlphaFold外，还有RoseTTAFold、ESMFold和I‑TASSER等AI模型也在不断突破[23] 应用领域：医药研发与疾病治疗 - 在2020年新冠疫情爆发初期，DeepMind利用开发中的AlphaFold2预测了新冠病毒部分蛋白质的结构，帮助研究者迅速了解病毒生理机制并筛选潜在治疗药物[8] - 生物技术公司Insilico Medicine将AlphaFold2整合进其AI药物发现平台Pharma.AI，通过该全流程AI方法，在几年内发现了治疗特发性肺纤维化的候选药物Rentosertib，该药物已进入II期临床试验，成为全球首个完全由AI发现靶点并设计化合物的试验药物[18][20] - 英国牛津大学的研究团队利用AlphaFold2找到了疟原虫蛋白质的关键结合位点，为开发能切断疟疾传播链的疫苗提供了新思路[10] - 马耳他大学的科学家使用AlphaFold研究基因突变对骨质疏松的影响，通过对比正常与突变蛋白质的结构模型来观察功能破坏的可能性[11] - 2023年，DeepMind基于AlphaFold推出了AlphaMissense模型，利用其对结构的“直觉”来判断错义突变是否可能致病，成功归类了人类所有错义突变中的89%，生成了“人类错义突变目录”，以帮助锁定罕见遗传病及糖尿病等复杂疾病的遗传因素[13] 应用领域：环境保护与工业设计 - AlphaFold2能帮助科学家重新设计蛋白质，以完成如高效降解一次性塑料等过去难以做到的任务[14] - 英国朴次茅斯大学的科学家利用AlphaFold，在短短几天内获得了上百种来自微生物的候选降解酶的三维结构，并基于这些结构设计反应更快、稳定性更高、成本更低的酶，以更有效地分解塑料垃圾[17] 具体案例：肌联蛋白研究的进展 - AlphaFold2将肌联蛋白的序列切分成166个“重叠群”（contig），每个长达上千个氨基酸，并分别给出了结构预测，科学家已将这些结构整合，得到了肌联蛋白中所有相互串联的双结构域的三维蓝图[21] - 科学家借助AlphaMissense等工具，评估了肌联蛋白不同突变的潜在致病性，使这个此前几乎无法触及的研究对象变得有迹可循[21] - 2024年，科学家发现了一种比肌联蛋白还要大25%的蛋白质PKZILLA-1，刷新了自然界已知最大蛋白质的纪录[23]