DeepMind · 大模型
DeepMind 将 AlphaFold 向全球开放
DeepMind 宣布向全球开放 AlphaFold，使科研人员能自由使用这一蛋白质结构预测工具。AlphaFold 是 AI 在生命科学领域最重要的成果之一，全面开放意味着更大的可及性，有望加速药物研发和基础生物学研究的进展，推动科学研究的民主化。
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- 2026-03-03
导读
DeepMind 在 2022 年 7 月 22 日由 Demis Hassabis 撰文宣布，AlphaFold 已向全球开放，并与 EMBL-EBI 合作上线 AlphaFold Protein Structure Database。首批数据覆盖人类基因组编码的约 2 万种蛋白以及包括大肠杆菌、酵母、果蝇、小鼠在内的 20 种生物学重要物种，合计超过 35 万个结构预测。计划在数月内将覆盖范围扩展到 UniProt 参考库收录的 1 亿余种已知测序蛋白，相当于一份覆盖整个蛋白世界的年鉴。
这一开放建立在 2020 年 CASP14 上 AlphaFold 2 解决 50 年蛋白折叠难题的基础上。DeepMind 此前已在 Nature 上发表了完整方法学论文与人类蛋白质组论文，并将源码以开源形式放上 GitHub，配套提供 Colab notebook 供单序列运行。AlphaFold 的输出达到原子级精度，原本需要数月乃至数年才能解析的结构，借助模型可在分钟级时间内得到高置信度预测。EMBL-EBI 副总干事 Ewan Birney 形容这是继人类基因组测序之后最重要的数据集之一。
对读者而言，这次开放意味着实验门槛骤降。Drugs for Neglected Diseases Initiative 已用 AlphaFold 推进被忽视疾病的药物发现；University of Portsmouth 的酶创新中心借助预测结构改造塑料降解酶；University of Colorado Boulder 的团队用它研究抗生素耐药性；UCSF 的研究组以此加深对 SARS-CoV-2 生物学的认识。Portsmouth 的 John McGeehan 教授坦言，过去要花数月乃至数年完成的工作，AlphaFold 一个周末就能跑完。