11月26日消息，在谷歌AlphaFold发布五周年之际，谷歌官方发文透露，目前，全球已有超过 200 万研究人员在 190 多个国家在使用 AlphaFold。数百万美元和数亿年的研究时间得以节省，科学家能够更快速地开展高价值研究，从基础科学到应用开发均受益匪浅。

2020年谷歌 DeepMind 开发的 AlphaFold 在CASP14大赛中破解蛋白质折叠难题，取得了突破性进展。

AlphaFold 利用 AI 将蛋白质结构预测的精度推向了与实验方法相媲美的水平。它不仅能够在几分钟内高精度预测蛋白质结构，大幅提高了科研效率。同时还极大地助力研究单个蛋白质的功能，还能揭示其与其他分子的相互作用，为疾病研究、环境保护等科学问题提供支持。

五年间，AlphaFold已从一个顶尖的AI算法，蜕变成为一个不可或缺的科学工具，在全球范围内加速了基础研究、药物研发和生物技术创新。

据介绍，在实际应用中，AlphaFold 已展现出巨大的科研价值。例如，在疟疾疫苗研发领域，牛津大学与美国国家过敏与传染病研究所的研究团队利用 AlphaFold 预测了疟疾关键蛋白 Pfs48/45 的全长结构，揭示了阻断传播抗体的结合位点，为新型多成分疫苗设计提供了重要参考。在遗传疾病研究中，马耳他大学和马特德医院的科学家使用 AlphaFold 模拟了三种罕见基因变异的蛋白质结构，帮助识别早发性家族性骨质疏松症的潜在遗传决定因素，并为药物靶点研究提供依据。

此外，AlphaFold 的应用还广泛涉及其他科研领域：科学家们利用其追溯蛋白质演化历史，重建祖先细胞的蛋白结构；解析章鱼壳基质蛋白结构，提出钙化机制进化假说；分析灭绝鸟类蛋中的古蛋白，确认物种来源；预测塑料降解酶结构，为环境污染治理提供可能工具；在作物研究中，则通过模拟马铃薯抗热蛋白 SOD，探索提升耐高温作物的途径；在神经退行性疾病研究中，AlphaFold 揭示帕金森病相关神经保护因子的结构，为未来治疗提供潜在思路。（果青）