AlphaFold 未解蛋白质动态难题

Google DeepMind 的 Pushmeet 与 Biohub 的 Sal Candido 在 Latent Space 播客中解释，AlphaFold 的突破并未解决蛋白质动态问题，仅靠扩展 AI 算力和数据不足以理解生物学。他们讨论蛋白质语言模型蕴含结构、功能与演化的隐性知识，以及更好的生物数据和虚拟细胞如何推动下一波突破。

Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 在对话中指出，AlphaFold 的突破只是开始，蛋白质结构预测远未解决。两人认为单纯扩大算力和数据不足以解决生物学问题，关键在于找到正确的 scaling law，并强调蛋白质动力学、无序区与静态结构预测的局限，以及从单个蛋白质建模走向整个生物系统预测的必要性。