昨天，Alphafold不只预测蛋白质了，对药物研发意义重大

无泪之痕天天:
所以说这个世界什么都是假的，只有生产力是真的，当人工智能发展到非常强大的地步的时候，现在工业社会困扰人类的疾病，在智能社会的生产力看来，都是小case，也许那个时候治疗癌症就像治疗感冒一样简单

Elixir-Rorschach:
我就是ai筛药行业的，up没有药学基础不要乱带节奏了好吧

【回复】回复 @GoldenFish2002 :难点很多，这里是说蛋白质结构的，我就说几个和蛋白靶标有关的，1. 蛋白质在体内是动态的，更像是一段视频，而人用x射线衍射法，核磁以及或冷冻电竞解析出的蛋白，只是一帧图像，根本无法考虑靶标的分子动力学特性，2. 蛋白质在体内体外的构象也会发生变化，目前解析的都是在体外处理的蛋白结构，药物入体去结合是另一回事。 up做营销运营卖课的话，至少不要搞这标题党吧，现在捞钱这么容易吗？你要真想博人眼球，之前有人说用alphafold2就能长生不老了，你下次可以这么说，使劲吹吧就
【回复】回复 @GoldenFish2002 :数据库，每家药企不公布数据，没法进行训练，AI模型就很差，很难成功预测
【回复】神奇了，我也是做这个方向的。目前这两年在学术上进展其实不小，一定程度的md也可计算，但是涉及到细胞内环境复杂的电场以及其他因素，导致在学术上还有很大的进展空间，离产业个人觉得看似很远但结合我目前关注的几个方向，五年内可能会有大的发展。一起努力~
Elixir-Rorschach:
AI筛药的难点很多，这里是说蛋白质结构的，我就说几个和蛋白靶标有关的，1. 蛋白质在体内是动态的，更像是一段视频，而人用x射线衍射法，核磁以及或冷冻电竞解析出的蛋白，只是一帧图像，根本无法考虑靶标的分子动力学特性，2. 蛋白质在体内体外的构象也会发生变化，目前解析的都是在体外处理的蛋白结构，药物入体去结合是另一回事。 AlphaFold 就用这些数据训练出来的，你觉得他能预测体内蛋白结构？预测一张"照片"用薛定谔自由能方法（受限于长度）计算helex和sheet结构比它更准，最难的是coil区域，大家普遍都预测不好 up做营销运营卖课的话，至少不要搞这标题党吧，现在捞钱这么容易吗？你要真想博人眼球，之前有人说用alphafold2就能长生不老了，你下次可以这么说，使劲吹吧就

【回复】回复 @蓝调尼斯 :我目前就是做AI药物筛选的博士生，我这里说的是两个问题： 1. 大家对生物类数据的理解，以及数据量的认知问题； 2. 你们真的知道一个药物从发现到FDA批准上市的全流程嘛？你们知道大多数有效批准的药物都是偶然发现的吗，这其中真正的难点不是hits的发现[笑哭]你们都在说什么哇
【回复】你说的却实存在，但我不同意你的观点。我打个比方，AI和人去摸象，人的感觉是一个模糊的概念，而AI摸到的是较为精准的量化数据。在整体构建复现上，人类摸完相互沟通和理解有偏差，无法形成一个比较完整客观的整体。而AI每次摸都是同一个模型，整体性就很好。你说的主要问题是样本不够多不够完整，并不是这个工具不能用，没用。
王不说哟丶:
好事情啊，可惜来晚了，可惜你他妈来晚了

邻家怪蜀黍:
人类已经抵达自然死亡的前夜，也抵达人造灾害的顶点。

骨折了小黄瓜:
你设计了一个去月球的电梯，你能造出来吗？[doge]

【回复】能设计出来就有一天能造出来[doge]
托卡马克何时能发电:
这不废话吗，单抗怎么做出来的，可以设计蛋白质就能做单抗[吃瓜]