AlphaFold2的技术突破与科学影响 - 谷歌DeepMind推出的AlphaFold2于2020年11月问世，能够仅根据氨基酸序列精准预测蛋白质三维结构，其上一代版本2018年发布但预测准确率有限[3] - 2021年7月DeepMind团队在Nature期刊发表论文公布AlphaFold2开源代码和完整方法论[4] AlphaFold2的实际应用案例 - 维也纳大学Andrea Pauli团队利用AlphaFold-Multimer（2021年10月推出）发现精子和卵子结合中关键的三种蛋白质TMEM81、IZUMO1和SPACA6，颠覆之前认为只需两种蛋白质的观点[7][8] - 该研究发现TMEM81-IZUMO1-SPACA6蛋白质复合物分别与哺乳动物卵子上的JUNO蛋白或鱼类卵子上的Bouncer蛋白结合，介导精子-卵子结合[10] - Andrea Pauli表示AlphaFold加快了发现速度，如今每个项目都会使用该工具[12] AlphaFold2的全球采用数据 - 全世界190多个国家的约330万用户访问了EMBL-EBI托管的AlphaFold数据库，其中超过100万用户来自低收入和中等收入国家[15] - 该数据库包含超过2.4亿个蛋白质结构预测结果，涵盖地球上几乎所有已知蛋白质[15] - 描述AlphaFold2的Nature论文已获得接近4万次引用，研究人员兴趣未减退[12] - 超过20万项研究直接或间接使用AlphaFold，涉及近80万名科学家工作[24] AlphaFold2的行业影响 - 结构生物学领域使用AlphaFold的研究人员向蛋白质数据库提交的蛋白质结构数量比未使用者高出约50%[18] - 在计算生物学领域，几乎每场学术会议报告都会提到AlphaFold，在AI辅助药物发现和AI蛋白质设计等计算密集型领域有良好应用[21] - AlphaFold开辟了新的研究方向——AI蛋白质设计，带来了新的关注和资金投入[21] - AlphaFold2开始帮助研究人员解开疾病生物学机制，2024年发布的AlphaFold3能预测潜在疗法与蛋白质相互作用，更有助于药物发现[24]