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七问AlphaFold2:一场AI引发的“结构生物学”大讨论

本文作者:李雨晨 2020-12-07 20:10
导语:作为DeepMind的核心“王牌”,Alpha系列绝不仅是挑战围棋和游戏而生。

作为DeepMind的核心“王牌”,Alpha系列绝不仅是挑战围棋和游戏而生。

尽管AlphaGo曾在国际象棋、围棋等项目中取得了超越人类的表现,其研究不仅震惊世界,也两次登上 Nature。

但是,正如DeepMind首席执行官Hassabis所言:

“我们的目标从来就不只是赢得围棋,而是开发能够解决蛋白质折叠这类问题的算法。对于我们来说,这真的是一个关键时刻。这个项目就像灯塔,这是我们关于人和资源的首次重大投资,用于解决一个根本性的、现实世界的重要问题。

AlphaFold就是在这样的背景下诞生,而且从第一天起,就立志挑战生物学里的最难问题——蛋白质折叠。

经过整整两年的,Hassabis这番豪言,如今终于应验。

然而,“将会改变一切”的AlphaFold2,现阶段毕竟还是一项“竞赛成果”,而AI的本质还是要落到更为具体的细分行业中,要面临诸多的学科研究和产业转化问题。

在这个过程中,AlphaFold2还有哪些值得我们进一步思考的地方?生物结构学有没有可能分化出新的细分领域?

因此,我们为AlphaFold2准备了产学两界最为关注的七大疑问,看完这七大疑问和20多个子问题,你将会认识到一个全新的AlphaFold2和充满探索前景的生命学科。

CASP竞赛上的细节

1、CASP竞赛的目的、历史

2、AlphaFold2的“胜利”具体体现在哪些项目上?

3、除了AlphaFold2之外,这次CASP竞赛还有哪些亮点?

蛋白质折叠预测——一场群体智慧的绽放

1、蛋白折叠预测的主要意义和应用是什么?主要难点是什么?

2、AlphaFold2主要在哪些技术问题上取得了突破?在哪些主要问题上还没有?是否能区分alternative confirmation,能否区分monomer、dimer等?

3、AlphaFold2的“胜利”不是天上掉下来的,它在算法、数据上都借鉴了此前的哪些主要结果和方法?华人科学家在中间都有哪些主要贡献?

AlphaFold2对结构生物学将会产生哪些影响?

1、结构生物学的哪些方向能受益而加速突破?哪些方向会收影响而淡出?

2、结构生物学的研究能够怎样帮助AlphaFold2进一步改进?

AlphaFold2还会有哪些扩展应用?

1、AlphaFold2能否扩展到分子动力学MDS领域?

2、能否应用于蛋白-配体相互作用/对接, 蛋白质-蛋白质相互作用?

3、能否应用于蛋白质设计?

AlphaFold2的商业想象力

1、这个突破对实际应用尤其是药物开发的影响、意义是什么?短期能见效吗?药厂是不是会开始组建这方面的AI团队?

2、除了药物研发,AlphaFold2还可能在哪些方面有应用?

3、这个突破可能带来哪些新的商业和创业机会?有没有可能分化出新的细分领域?

AlphaFold2的局限性

1、AlphaFold2算法的成功主要得益于机器学习,深度学习中的哪些重要技术和突破(例如注意力机制)?如果仅靠增加算力能否进一步突破?

2、AlphaFold2算法当前的局限性在哪里?可能有哪些改进空间?

学术研究的未来

1、 如果AlphaFold 不开源,学术界有没有成立开源组织的计划?

2、工业界一些大公司在算法和算力方面都占有绝对优势,那么学术研究前进的方向在哪里?对于高校中的AI研究人员有什么建议?对于生物研究人员有什么建议?

3、工业界一些大公司在算法和算力方面都占有绝对优势,对整个学术界的影响会是什么?如何“摆正”学术界和工业界的关系?

12月8日上午9:30-11:00,由图像计算与数字医学国际研讨会(ISICDM)主办,雷锋网(公众号:雷锋网)、医疗AI掘金志协办的《ISICDM-AI+蛋白质结构预测》主题论坛,将正式在线上开启。

讲座信息

主题:权威专家谈AlphaFold:DeepMind 到底突破了什么?

时间:12月8日,上午9:30-11:00

主办单位:图像计算与数字医学国际研讨会(ISICDM)

协办单位:雷锋网、医健AI掘金志

观看方式&加入专家群

关注《医健AI掘金志》,回复关键词“蛋白质”,即可加入微信群,观看此次线上论坛,同时实时交流与提问。

(业内首批AI+蛋白质结构预测【资深研究者讨论群】)雷锋网

七问AlphaFold2:一场AI引发的“结构生物学”大讨论

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