有了算法模型只是开始 ， 向前走依然困难很多 ， 薛贵荣坦言：“算力是很大的制约因素 ， 比如AlphaFold2做了大量的数据蒸馏工作 ， 他们的算法模型是基于30%的真实数据和70%的蒸馏数据一起训练的 ， 背后是巨大的算力支持 。 ”
充足的算力可以让蛋白质结构预测从单一结构向相互作用、从两两研究向规模化、从微观结构向宏观系统前进 ， “生物界有很多蛋白结构 ， 比如基因测序大概已经测了几十亿条序列 。 但我们只知道序列 ， 不知道结构 ， 这就是很大的信息缺失问题 。 ”薛贵荣说 ， “蛋白质通常以复合物的形式成对或成组地承担生命所需的种种功能 。 然而许多蛋白质复合物的结构仍然是谜 ， 蛋白质之间的相互作用也尚未被识别 。 我们需要有充足的算力去支撑整个体系 ， 进行蛋白质结构预测、蛋白质设计 ， 研究蛋白质相互作用 ， 药物研发等漫长而富有挑战的工作 ， 寻找精准的疾病治疗新方法 。 ”
同时 ， 在数据来源和应用方面 ， 也需要药厂、医院等进行协同和联动 。 “未来更多的医药企业、机构 ， 以及人工智能公司 ， 要一起把这个行业做大 ， 现在只是个开始 。 ”薛贵荣说 。 （采访人员 崔 爽）
编辑:黄昂瑾
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