陕西
十万美元一个！人工智能出现以前，蛋白质结构实验有多贵？
为了掌握这把能通往健康和长寿的钥匙，科学家们一直在努力寻找各种方法。在实验层面上，我们可以用X射线晶体衍射、核磁共振波谱学，还有冷冻电镜三维重构等方法，去解析蛋白质的真实三维结构。但是缺点就在于，它们又贵又慢。搞定一个蛋白质结构，平均需要花费10万美元以及一个熟练科研工作者几个月到几年的时间。所以即使经过四五十年的积累，全世界科学家解析的结构总数也只达到23万余条，而且其中还有很多是重复或者是相似的结构。
但是根据我们提过的安芬森法则，在给定的条件下，蛋白质折叠之后的三维结构是完全由氨基酸序列决定的。所以从理论上来说，只要找到了正确的方法，并且有足够的算力，蛋白质的结构是完全可以通过计算得到的。
怀揣着美好的理想，一代又一代的计算生物学家，做出了大量的尝试。有的采用的是同源结构比对的策略，简而言之就是照猫画虎，通过和已有结构比较，来推测一个新的蛋白质大概会长什么样子。但这种方法的缺点在于，对于没有参考答案的、全新的蛋白质结构就无能为力。
而另外一些科学家追求的是完全依照物理学的定律和公式，去计算清楚每一个原子在整个折叠过程中的所有动态变化。这样的好处是可以真正理解蛋白质折叠背后的原理，但坏处就是计算量极度庞大。
斯坦福大学的维贾伊·潘德（Vijay Pande）教授为了能够汇集算力，曾经发起过一个叫做 Folding@home的科学合作项目，希望利用所有项目参与者电脑中的冗余算力，一起来计算全新蛋白质的折叠过程。如果你下载了他们的软件，那么当你的电脑熄屏的时候，你的电脑就在悄悄运行蛋白质折叠的计算。但哪怕汇集了数以百万计的人的算力，真正在论文致谢中提到了Folding@home的也只有不到200篇文章，对整个结构生物学领域产生的影响微乎其微。
这种停滞不前的局面，直到谷歌公司的AlphaFold系列软件横空出世，才终于被打破！
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