蛋白

马健说到，蛋白是个很复杂的东西，实验有非常多的限制。

这就表明，有些蛋白的预测还是做的不太好。

与狗不同，狗会产生好几种关键过敏原，但猫引起人过敏的物质主要就是Feld1蛋白。

真正的过敏原主要是一种叫作Feld1的蛋白质。

研究人员首先让母鸡接触猫的Feld1蛋白，鸡的体内就会自然产生相应抗体，这些抗体还会进入母鸡所产的鸡蛋中。

瑞士HypoPet生物技术公司的科学家们研制出了这样一种给猫注射的疫苗，可以让猫的体内产生特异性的抗体，中和Feld1蛋白。

Cat-PAD由基于Feld1蛋白的肽段组成，引起的不良反应更小，因此可以用更高的剂量进行注射，有望让疗程缩短为3个月，所需的注射次数减少到4次。

英国的一家生物技术公司AdigaLifeSciences专注于开发治疗过敏的疫苗，他们尝试用一种新的合成肽（命名为Cat-PAD）取代Feld1蛋白。

现在，机器学习能够取得非常好的预测结果，是否会取代实验的蛋白结构发现方法？

有了这项技术，研究人员就可以用这些传统上难解出结构的蛋白作为药物靶点、设计新药。

但是，低温电子显微镜仍具备一定的优势，比如在蛋白-蛋白相互作用研究上，但未来，AlphaFold很可能也可以实现准确预测蛋白-蛋白结构预测。

在AlphaFold准确的预测的蛋白结构之上，我们可以更准确地预测药物分子和蛋白的相互作用，从源头上提高计算辅助药物发现与设计的准确度。

然而，也有网友提出了一些不同的声音：利用计算机预测蛋白质结构很早就在做，只不过准确度一直是一个问题。

许东教授认为，施一公、颜宁这些生物学学者所做的一些更为细致的研究，不是仅靠蛋白结构预测就能取代，这其中包括蛋白质的功能、机理、修饰、相互作用、动力学属性等等，还是需要大量实验工作。

也就在今天，美国普林斯顿大学教授、结构生物学家颜宁，就AlphaGo的成果发表了一条微博，表明了自己的观点：“蛋白结构预测不是一个新鲜学科，（AlphaFold）确实是突破，但是有了两年前的新闻做铺垫，现在这次委实是意料之中。

许东教授向雷锋网表示，蛋白结构预测这一重大科学问题，在三十多年前就有多人宣布已经解决，但极其不靠谱，后来才有两年一次的双盲预测大赛CASP，用事实说话。

“很多疾病都是在蛋白层面出现了问题，例如基因突变造成氨基酸的突变，使得蛋白结构发生变化，不能行使功能。

现代药物大多的靶点是蛋白，药物的设计几乎都是基于蛋白的结构来进行合理的设计。

现在，许东教授团队现在和范德堡大学Jing-QiongKang教授的合作，就在用结构预测来研究癫痫，特别是为什么一些基因突变可以使得几个重要的蛋白结构造成变化，造成其部分功能丧失，致使癫痫发作。

许东是美国密苏里大学哥伦比亚分校Shumaker讲座教授，AAAS和AIMBE会士，曾因为蛋白结构预测的工作获得2001年美国“最杰出研究与开发100人奖励（国际2001R&D100Award）”。

不光是蛋白结构或者生物信息学的重大突破，也是科学史上的重大突破。

另外，目前AlphaFold预测的是最接近实验的静态结构，未来在药物研发的应用中，如果能将蛋白和药物结合位置预测的更准，需要把蛋白结构的动态变化考虑进来。

正如马健所言，这项技术将开启一个药物研发和疾病研究的新时代，可以从原子分子层面上帮助理解疾病的作用机理，同时，与疾病相关的蛋白结构越来越多地被计算解析出来，会提供大量的新靶点，如同给药物发现打开了一道源头的闸门，为药企开发first-in-class药物创造更多新机会。

许东教授表示，注意力机制确实在蛋白结构预测方面上了一个台阶。

许东教授向雷锋网说到，自己在橡树岭国家实验室和徐鹰教授一起，做了一些蛋白结构预测的工作，当时受到不少关注，因此两人获得了2001年美国“最杰出研究与开发100人奖。

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在AlphaFold准确的预测的蛋白结构之上，我们可以更准确地预测药物分子和蛋白的相互作用，从源头上提高计算辅助药物发现与设计的准确度。

许东教授认为，施一公、颜宁这些生物学学者所做的一些更为细致的研究，不是仅靠蛋白结构预测就能取代，这其中包括蛋白质的功能、机理、修饰、相互作用、动力学属性等等，还是需要大量实验工作。