【预测|对话复旦复杂体系多尺度研究院院长：蛋白质结构预测为何突破】“蛋白质结构预测不是一个新的领域 ， 学术界已经做了50多年了 ， 一直没有突破性成果 ， 为什么谷歌旗下的DeepMind公司做到了？”10月31日 ， 在世界顶尖科学家生命科学3.0与交叉研究论坛期间 ， 复旦大学复杂体系多尺度研究院院长在接受澎湃新闻（www.thepaper.cn）采访人员采访时表示 ， 对这一问题的思考对我们非常有启发意义 。
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马剑鹏曾在哈佛大学师从2013年诺贝尔化学奖获得者Martin Karplus 教授及 1976年诺贝尔化学奖获得者William Lipscomb 教授进行博士后研究 。 2000年起加入世界著名的美国贝勒（Baylor）医学院和莱斯（Rice）大学任职 ， 为终身教授 。
2018年起 ， 马剑鹏加盟复旦大学 ， 作为上海市高峰人才引进团队的核心成员 ， 和诺贝尔化学奖得主迈克尔·莱维特（Michael Levitt）教授一起建设复杂体系多尺度研究院 ， 并担任该研究院院长 。 因在计算生物学和结构生物学领域的重要贡献 ， 马剑鹏于2004年获Norman Hackerman化学研究奖 。
蛋白质是生命的物质基础 ， 每个蛋白质的氨基酸链扭曲、折叠、缠绕成复杂的结构 。 科学界采用了多种技术手段破解这种结构 ， 通常需要花很长的时间 ， 甚至难以完成 。 近几年最热的就是冷冻电镜技术 ， 该技术也于2017年获得诺贝尔化学奖 。
然而 ， 截至目前 ， 约有10万个蛋白质的结构已经用实验方法得到了解析 ， 但这在已经测序的数10亿计的蛋白质中只占了很小一部分 。 能否根据已知的氨基酸序列直接预测出蛋白质结构？50多年前开始 ， 科学家们就在为此努力 。
曾经开发出Alphago、战胜人类顶尖棋手的DeepMind团队在近两年获得了重大进展 。 2020年12月1日 ， DeepMind团队在两年一度的权威蛋白质结构预测评估竞赛（CASP）中用AlphaFold2击败其他参赛团队 。 预测的大部分结构达到了空前的准确度 ， 不仅与实验方法不相上下 ， 还远超解析新蛋白质结构的其他方法 。
“我认为这件事情对我们国家是非常有启发意义的 。 有些工作一定要集中优势兵力共同作战 ， 也可以说是科学问题工程化 ， AlphaFold是非常典型的例子之一 ， 当然也有一些问题需要靠科学家个人去发挥他们的创造性 。 ”马剑鹏对澎湃新闻采访人员谈到 ， 虽然AlphaFold在蛋白质结构预测方面做出了巨大的进步 ， “但往前走还是有很长的距离 ， 所以我们还得赶超 。 ”
除了近年来技术的进步外 ， 马剑鹏尤其强调资源的集中 ， “DeepMind是谷歌旗下的公司 ， 作为一家公司 ， 他们在这件事情上投了很多钱 ， 如果你光看这件事情或许是亏钱的 ， 但是公司的好处就是可以组织一个很大的团队去做一件事情 。 学术界虽然有所谓的很多人在从事这方面研究 ， 但其实大多都处于竞争状态 。 ”他补充说 ， 公司的资源并不一定比学术界多 ， 但的确比学术界集中 ， 所以他们真的把这件事情做成了 。
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