如同AI的迭代速度一样，仿佛一夜之间AI的触角已深入到基础科学的各个角落。被AI颠覆的不仅仅只是布局生物学，它在基因组学、蛋白质组学等领域都大有用武之地。
很多声音以为AI出现后会令布局生物学失业，对此，来自清华大学施一公教授团队、北京生物布局前沿研究中心袁亚飞副研究员在接受采访时表示：“AI其实更好地促进了布局生物学的发展，是科研工作的利器。”
袁亚飞曾师从颜宁教授攻读博士学位，见证了布局生物学快速发展并亲历了Alphafold等AI浪潮下布局生物学的厘革之路。现在，他主要研究重要疾病相关膜蛋白的布局及 AI 靶向药物研发。以下为近期我们在冷泉港亚洲会议上对袁亚飞副研究员的访谈。
采访、撰文 | 叶水送
问：AI是否正在颠覆布局生物学？
袁亚飞：现在各人其实都知道，人工智能对我们帮助非常大。尤其是在我们布局生物学领域。2024年的诺贝尔化学奖授予了大卫·贝克（David Baker）和Alphafold的研发者（ John Jumper 和 Demis Hassabis），所以在我们的布局生物学研究中AI其实已全面地铺开。
我的研究方向是转运蛋白，现在把AI深入接入到我们的研究中来，比如我现在主要是针对转运蛋白，用AI开发多肽药物设计。
2024年诺贝尔化学奖三位得主 | 图源：nobelprize.org
像之前说的2024年诺贝尔化学奖，Alphafold3主要是预测蛋白布局。我们现在开始向David Baker学习，一起来开创不同种类、类型的多肽药物设计。
我觉得AI已从原来的只是一个实行室的产物，到现在普及到所有的基础研究，然后再普及到我们的日常生活中来，所以我们觉得AI对我们的未来所有研究方向，都可以有一个革命性的、厘革性的发展。
袁亚飞丨图源：清华大学
问：布局生物学家是怎么看待AI，以及如何使用AI工具的？
袁亚飞：我们日常使用的话，比如像Alphafold3，它可以预测整个蛋白布局，乃至还有一些蛋白复合物的布局，但这其实是一个专有工具。像常见的各人可能听过的，比如说ChatGPT，或者咱们中国的DeepSeek，它们是一个大语言模型，可以说是一种通用的模型，每个人都可以使用。
Alphafold界面丨图源:deepmind
但是这些模型在我们专业领域来说，我觉得它的作用有限。因为我们很多都要处理一些专业数据，所以需要开发一种专用的模型，像现在一些蛋白质布局的设计，比如像David Baker他们组开发的RFdiffusion，或者我们本身也在开发一些专业的AI工具。所以在我们的科研使用中，以专用模型为主，也会使用一些比如说各人常用的通用AI工具。
问：Alphafold出来之后，布局生物学会不会失业？
袁亚飞：AI出来之后，布局生物学会不会失业，其实这完全是各人对我们专业领域的误解。因为各人可能知道，布局生物学之前从X-Ray晶体衍射，然后到现在的冷冻电镜技术。在之前的技术其实需要大量的人力，还有需要一些专门的仪器来配合，所以解一个布局是非常困难的事变。
但现在Alphafold出来之后，使得预测单个蛋白的布局变得相对轻易，但它只能预测一个单个蛋白的单个构象，毕竟蛋白是一个动态的构象。我们在使用Alphafold预测的时候，它其实没办法预测一个完整的动态过程。
比如像我做的转运蛋白，它其实是一种瓜代开放的构象。我们在使用AI预测的过程中，它只能预测一个向外开放的构象或者一个向内开放的构象，或者是一个关闭构象。我们在真正的药物设计过程中，药物和引物的结合其实是多个构象的状态，不是只有一种状态。
所以我们觉得AI对布局生物学的颠覆，其实也更好地促进了布局生物学的发展。比如像我们现在的AI设计，就使用了专用工具，可以更好地预测出多种的多肽药物，结合在蛋白的不同部位，从而产生不同的效果。所以我们布局生物学家通常会说，AI其实是对布局生物学革命性的颠覆，而不是令布局生物学家失业。
冷冻电镜设备| 图源：清华大学
问：近年来，国内学者在顶尖学术期刊上发表了诸多重要的布局生物学结果，您以为中国在该领域快速崛起的核心驱动力是什么？是高端设备普及、人才储备还是科研机制创新？
袁亚飞：我觉得布局生物学最重要的肯定是人才。因为不管是在哪个国家，人永远是最重要的。以中国的布局生物学为例，最早的发展始于施一公老师2007年回国之后，在清华大学的布局，当时引进了中国第一台高端冷冻电镜，从而开启了中国在布局生物学领域飞速突破的一个时代。
在清华大学，我们现在已经有四台高端冷冻电镜，而整个中国，据我现在知道的消息，应该是有将近100多台高端电镜。从硬件上来说，我觉得冷冻电镜在中国逐渐地酿成像基础设施，但是在这些使用基础设施过程中，需要更多的人去操控这些设备，所以我觉得人擦鲱重要的一环。
来源：https://view.inews.qq.com/k/20250531A061DS00
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