AI与结构生物学：携手绘制精准医疗蓝图

在2024年世界顶尖科学家智能科学案例研讨大会上，复旦大学复杂体系多尺度研究院院长马剑鹏分享了结构生物学在人工智能（AI）助力下的最新研究成果，为疾病治疗带来了更加精准有效的解决方案。这一领域的突破不仅展现了AI在科学研究中的巨大潜力，更为精准医疗和生物制药的发展注入了新的活力。

马剑鹏指出，结构生物学的首要任务是了解蛋白质的结构。传统上，科学家们以静态视角研究蛋白质，但当前研究已逐渐转向动态分析，探索蛋白质在生理条件下的动态行为模式。通过计算机预测与实验性观测的结合，科学家们能够更深入地理解蛋白质在细胞中的工作机制，为药物研发提供有力支持。

在马剑鹏看来，尽管AI在结构生物学中取得了诸多突破，如AlphaFold在蛋白质结构预测方面的成功，但其局限性仍不容忽视。特别是在药物设计和复杂蛋白质动态行为预测方面，AI仍存在较大挑战。侧链作为蛋白质与药物互动的关键部位，其预测精度的提升对药物开发至关重要。然而，AlphaFold等AI系统在侧链预测上的准确性较低，限制了药物开发中的关键步骤。

为了克服这些挑战，马剑鹏的团队提出了一种名为OPUS-Rota4的侧链建模方法，其精度高于AlphaFold，为AI蛋白质预测领域带来了新的希望。同时，他们也强调，未来的研究需要借助AI与分子动力学模拟的结合，以提高蛋白质结构预测的精度，推动研究走向更深层次。

在药物研发方面，AI的广泛应用正在加速候选药物的筛选和验证过程。然而，马剑鹏强调，AI无法完全取代实验数据在药物研发中的核心地位。干湿结合的模式，即计算与实验数据的相辅相成，仍是实现药物研发突破的关键。通过结合AI与低温电子显微镜等先进实验技术，科学家们能够更准确地预测蛋白质结构，为药物研发提供有力支持。

展望未来，马剑鹏相信，结构生物学、AI和药物研发的未来将在于不同技术间的协同效应。通过不断优化提问方式和探索新技术，科学家们将能够绘制出更加精准的医疗蓝图，为人类的健康事业做出更大贡献。

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