从 AlphaFold2 到OpenFold再到 3DEXPERIENCE

颠覆性的创新，摘取科学研究的明珠，这是AI当下与生物学和化学结合，正在做的事。

作为细胞生存的基础，蛋白质是生命必不可少的化学过程的核心要素。催化反应的酶、抵御疾病的抗体，亦或者担当信使的荷尔蒙，蛋白质分子极其微小的重新排列组合都会对人体健康带来天翻地覆的影响。

50年来，科学家们一直在努力解决生物学最大的挑战之一——预测一串氨基酸在变成工作蛋白质时折叠成的精确三维形状。而在药物前发领域，AlphaFold2 现在几乎等同于解决了这一计算生物学和化学中最难以捉摸的问题之一：蛋白质折叠。

AlphaFold2 由 Alphabet Inc. 的子公司DeepMind开发，利用在已知蛋白质结构的庞大数据集上训练的深度神经网络架构，以突破性的精度预测蛋白质的复杂折叠模式，通过根据氨基酸序列准确预测蛋白质的未知结构脱颖而出。

科学家组成的专门CASP小组（相当于全球蛋白质结构预测竞赛评审团，the Community Wide Experiment on the Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction) 每两年一次，对来自全球20多个国家的几十个研究团队用电脑所预测的蛋白质三维结构与使用实验室方法得出的三维结构结果进行比较。

满分100分，DeepMind的人工智能AlphaFold获得了90分。

OpenFold于 2022 年 2 月由哥伦比亚大学AlQuraishi实验室、 Arzeda 、 Cyrus Biotechnology 、 Outpace Bio和Genentech's Prescient Design共同创立。

致力于彰显开放科学的精神，鼓励透明度、共享知识并加速科学突破，OpenFold于 2022 年 6 月首次发布，在承袭和改进 AlphaFold2 的基础上，保留高速度和准确性的推理代码和模型参数，OpenFold同时包含了完整的训练代码，可以训练一整套衍生模型，专门用于生物制剂、小分子和其他形式的药物发现。

OpenFold“是一个非营利性人工智能研究和开发联盟，为生物学和药物发现开发免费和开源软件工具”。聚焦于生物人工智能的力量民主化，并领导社区驱动的努力，OpenFold希望为全球学术界、生物技术和制药公司的研究人员和科学家提供先进的蛋白质结构预测工具。

毫无疑问，它的成立开创了一个透明的、协作研究的新时代。

2023 年 10 月，DeepMind分享了将覆盖范围从蛋白质扩展到包括配体在内的其他生物分子的工作的初步细节。这项努力可能有助于解决长期存在的挑战，譬如，准确预测蛋白质配体结构并有可能取代当前的行业标准对接方法。

这项工作是与Isomorphic Labs完成的，这是一家源自最初AlphaFold DeepMind 团队的商业企业，他们正在重新构想“从第一原理到人工智能优先方法的整个药物发现过程”。

OpenFold和贝克实验室等其他学术领袖的工作有望激励知识的持续共享，以促进生物信息学、药物发现和结构生物学的进步，这在五年前是不可想象的。

达索系统BIOVIA于2022年11月成为OpenFold的行业联盟成员，和OpenFold 的使命不谋而合。后者致力于为生物学和药物发现研究开发基于人工智能的加速工具的开放生态系统；达索系统聚焦于通过前沿的医药和农产品设计方法提供有价值的软件解决方案，从而帮助我们的用户解决药物发现、疾病理解和生物工程方面的现实问题。

当下，达索系统正在通过利用尖端的AI方法放大传统药物设计方法的力量，让长期以来建立的、经过充分验证的基于物理的建模和模拟方法诞生新的价值。

2024 年 2 月， OpenFold （单体）和AlphaFold （多聚体）模型将在3DEXPERIENCE平台上向 BIOVIA Discovery Studio Simulation用户提供，作为传统同源建模算法 MODELER 的替代方案。

后续的进展将把人工智能模型吸收到进一步的模拟工作流程中，解决用户面临的其他挑战，并期待人们对生成生物设计日益增长的兴趣。

在人工智能飞速发展的时代，用于数据共享、讨论和改进的公共空间让每个人都能跟上新工具、模型和基准的开发步伐，并提供制药企业在药物研发不断变化的格局中所需要的东西。