AI和大數據技術被認為正在成為當今科學發現的新範式。谷歌旗下深度思維（DeepMind）公司的產品「阿爾法摺疊2」（AlphaFold2）在2021年橫空出世，點燃「面向科學發現的人工智能（Ai for science）」熱潮。AI技術一舉將蛋白質3D結構預測的精度從60%提升到了90%以上，也入選了《science》雜誌評選的2021年度最重要的科學突破之一。但AI是否真的無所不能？

　11月27日，普林斯頓大學教授、深圳醫學科學院創始院長顏寧在「青年科學家50²論壇」上發表演講，通過闡釋AI在結構生物學中的未達之地，為人們理解「面向科學發現的人工智能」提供了全新的視角。在談及AI對結構生物學的作用時，她說，非常看好AI的未來，但短時間內AI不能真正取代實驗技術。她在演講的最後表示，「很快我們的深圳醫學科學院就會問世了」。

　顏寧說，在每一個人體內，電信號作用無處不在。「我們的喜怒哀樂，我現在能說話，大家能看到，我能聽到我的聲音，能做出反應，都是有賴於電信號的傳遞和控制，電信號對於多細胞生物尤為重要」。人體內有九大類納體鈉離子通道，都是用來產生和傳播動作電位，它們組織分布的特異性不一樣。她當天的演講主要關於電壓能控鈉離子和鈣離子通道的結構與工作機理的研究，以及在此基礎上對於生理、病理和藥理的一些探索。她說，這是她所在實驗室過去十幾年一直專注的一個研究領域。

　「阿爾法摺疊2」面世後，業內曾有一個說法，指這些人工智能系統的問世會讓結構生物學家面臨「失業」困境。在論壇中，顏寧也回應了相關問題。

　「我第一反應是擁抱」，顏寧說，2021年，我們還在希望解析更多結構的時候，「阿爾法摺疊2」問世，它們把各種各樣的已有序列蛋白去預測他們的三維結構，把自己的蛋白輸進一個數據庫，就可以給你把這個結構模型呈現給你。我們的目標不僅是看到它的結構，而是想看到它不同的構象，想看到它的可能的、新鮮的藥物靶點，「有了這種計算後，我們第一反應當然是要用它，但是當我通過鈉離子通道和鈣離子通道去把它的結構拿出來時候，不得不說我立馬從AI 的這個『迷妹』『粉轉黑』」。

　顏寧說，「阿爾法摺疊2」預測出來結構只是達到了我們2017年的水平，「不新鮮，也沒有一點點驚喜，是因為它是基於我們已經『沉澱』結構做預測，如果我們自己還沒有做出來，它就缺乏一個訓練的數據基礎，沒有辦法預測，所以那個時候我就清晰地知道了AI 的局限性」。

　顏寧在演講時表示，非常看好AI的未來，但現在來看它還是非常有局限性的，小分子是一個無窮的化學世界，想要去計算難度很大。短時間內並不看好AI可以真正取代實驗技術。「希望有更大的數據庫，有更強的算力等，讓AI 變成結構生物學的一個重要工具」。

　結構生物學未來是什麼呢？她認為，一是原位的結構生物學，即細胞內部時空解像度的結構生物學，二是不同構象以及它們的變化的速度，如何去理解細胞里各個分子的動態變化，是目前面臨一個最大的挑戰。「理解自然本身就是很美妙的事情。你不理解就寢食難安。如果看到它的不同的構象，就會發現新的藥物靶點，就會理解一些突變是怎麼樣導致疾病的，而僅靠一個構象是沒有辦法呈現這些的」，顏寧稱，自己最終極目標是能夠從非常高的時空解像度上理解細胞里小小分子世界。

　11月1日，在「2022深圳全球創新人才論壇」上，顏寧宣布即將辭去普林斯頓大學教職，出任深圳醫學科學院創始院長。在本次論壇上，顏寧感謝了清華大學和普林斯頓優秀的團隊，「很快我們的深圳醫學科學院就會問世了」。（深圳商報記者 陳姝）