Google姊妹公司DeepMind繼以人工智能完成捉國際象棋和圍棋等挑戰後，又有重大突破，破解生物學近半世紀的蛋白質折叠難題，可助加速對包括武漢肺炎在內不同疾病的研究。

對所有生物的生化過程都有關鍵角色的蛋白質，本身是由一大串氨基酸組成，折叠成不同立體形狀，而形狀決定其功能。蛋白質種類數以億計，但科學家就算只是想了解單一蛋白質的三維結構，都需要昂貴的實驗室器材和數年時間。

1972年諾貝爾化學獎得主安芬森（Christian Anfinsen）提出理論上有捷徑，就是可從蛋白質的氨基酸序列，判斷其三維結構，但氨基酸串的折叠方式是有天文數字之多，必須極高運算力才能解開序列與結構的關係之謎。

科學界在1994年起每兩年擺國際擂台，廣邀各國電腦程式挑戰蛋白質折叠問題。今年DeepMind的AlphaFold人工智能深度學習程式，以包含17萬種蛋白質序列和結構的蛋白質數據庫進行訓練數周後，從蛋白質氨基酸序列推測其三維結構的準確度，跟用傳統實驗室技術了解蛋白質結構比較，首次達到相若水平。

DeepMind表示已開始用AlphaFold幫助研究員破解一些研究多年仍未有突破的蛋白質結構。科學家指了解蛋白質的三維結構，對科學界研究武漢肺炎病毒表面的刺突蛋白與人類細胞受體如何互動亦有幫助。

英國廣播公司/《衞報》

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