AlphaFold结构预测的重大突破及其对蛋白质研究的影响与挑战

近年来，基于深度学习的方法研究在蛋白质结构预测领域实现了重大突破。AlphaFold 2（AF2）于2021年开源发布，实现了蛋白质暨蛋白质复合物三维结构的高精度预测，使得研究人员能够快速获取可靠的三维结构信息，显著加速了蛋白质结构与功能研究的进展。2024年发布的AlphaFold 3（AF3）更进一步，能对蛋白质-核酸、蛋白质-小分子等生物复合物的三维结构进行精准预测。AF3采用改进的算法与更高效的模型，大幅提升了预测准确度，特别是在抗原-抗体复合物、蛋白质-小分子复合物等方面展现出卓越的性能。AlphaFold的成功不仅为结构生物学带来了革命性进展，还在药物研发、蛋白质设计、分子功能机制研究等领域展示了巨大的应用潜力，推动了生物医学研究的革新。本文将回顾AlphaFold及相关蛋白质结构预测方法的研发历史，概述其关键技术和当下应用，并结合其局限性，展望未来的研究方向和应用。