“事实上我非常看好AI的未来，我只是说它们现在还是非常有局限性的。”11月27日，普林斯顿大学教授、深圳医学科学院创始院长颜宁在第二届“青年科学家50²论坛”演讲时表示，今天的AI技术对结构生物学的帮助依然有限，希望未来有更大的数据库、更强的算力和更新的算法，让AI变成结构生物学的重要工具。另外她还透露，深圳医学科学院将很快问世。

据介绍，第二届“青年科学家50²论坛”由南方科技大学、腾讯公司共同主办，邀请了南方科技大学校长薛其坤、著名植物生物学家朱健康、著名细胞生物学家于洪涛等多位国内外顶尖科学家与获得“科学探索奖”的青年科学家畅聊科学。

颜宁在第二届“青年科学家50²论坛”演讲。

论坛上，颜宁发表了题为《AI在结构生物学中的未达之地》的演讲，分享了过去十几年来一直专注的研究领域——关于电压门控钠离子和钙离子通道的结构与工作机理的研究，以及在此基础上对于生理、病理和药理的探索。

结构生物学是分子生物学、生物化学和生物物理学的分支学科，其研究涉及生物大分子（如蛋白质的分子和核酸的分子）的三级结构（包括构架和形态）。结构生物学科研工作者通过运用X射线晶体学、蛋白质核磁共振光谱法、冷冻电镜成像等技术，研究生物大分子的结构及其对细胞功能的影响。作为结构生物学科研工作者，颜宁的主要研究领域为重要膜蛋白的结构与功能机理。

几年前，英国人工智能科研公司 DeepMind 开发出蛋白质预测模型AlphaFold，成为AI技术深入生物学领域的一大突破，不仅很大程度上提高了科研人员的工作效率，加速生物领域创新成果的进展，甚至让不少人以为AI技术能够代替结构生物学科研工作者的工作。

“有了这个数据库，把蛋白输入进去，它就可以把结构模型呈现给你。其实我第一反应对这个是拥抱的。”颜宁表示，有了这项技术之后，他们就可以利用它去做更多不同的构想。但是，当她真正尝试使用后，立马从AI的“迷妹”变成“粉转黑”了。“因为他们预测出来的结构其实只是达到了我们2017年的水平，没有一点点surprise（惊喜）。”从这个时候起，颜宁就知道了AI存在的局限性。

2021年8月，颜宁就曾在报告中讨论了AlphaFold的局限性，到今年的11月，颜宁发现去年报告讨论的情况依然存在。她曾在个人微博中写道，“我专注的电压门控钠离子和钙离子通道的几个关键问题（electromechanical coupling, ion selection, MOA of drugs and toxins），AlphaFold在我们过去解析的诸多结构的基础上，去年的预测达到了我们2017年的水平；今年依旧停留在我们2017年的水平（这里仅针对Nav/Cav）。在与专门做结构预测的AI团队合作，他们做预测我们做实验，测试新型小分子与蛋白的相互作用，迄今为止预测无一正确。”

颜宁表示，结构生物学不仅仅是看到Fold（折叠），更要理解蛋白质的动态变化，要理解与其他生物大分子或者调节小分子的相互作用，要理解在细胞原位里的状态，这些都是AI目前尚无能为力的领域，因为尚没有足够的数据库去训练它。

“我不是让大家不要做AI，事实上我非常看好AI的未来，我只是说他们现在还是非常有局限性的。”颜宁希望，未来有更大的数据库、更强的算力和更新的算法，真的能让AI变成结构生物学的一个重要工具。

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