学者|五大顶级学者的AlphaFold 2论道：破译结构、开源代码后的产研「大变局」（下篇）

过去半个月，Alphafold2先后两次沸腾了整个学术圈。
一边是“AI界年度十大突破”AlphaFold2终于开源，登上Nature；
另一边DeepMind又发布，堪比人类基因组图谱的，最完整人类蛋白质结构数据库。
对自家的“王者级成果”，DeepMind联合创始人、首席执行官德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）也自豪表示：“这是迄今为止AI在推动科学进步方面做出的最大贡献，我觉得这么说一点儿也不夸张。”
但事实真是如此吗？
爆火的AlphaFold2是否被期望过高？后AlphaFold2时代，蛋白质结构领域是否会出现学术研究的“军备竞赛”？AlphaFold2代码开源，是否为各大药企和AI制药企业创造了一次最佳的超车机会？备受期待的AlphaFold2数据库，是否会成为专家们打开蛋白质功能奥秘的金钥匙？
近日，主题为“权威专家再谈AlphaFold 2：AI是否会带来结构生物学的「大革命」？”的圆桌论坛正式举行。本次主题论坛由图像计算与数字医学国际研讨会（ISICDM）主办，雷锋网、医健AI掘金志协办。
印第安纳大学医学院副院长、AIMBE Fellow黄昆教授担任主持，密苏里大学教授、AAAS/AIMBE Fellow许东教授、密歇根大学教授、DeLano奖得主和I-TASSER算法发明人张阳教授、芝加哥丰田计算技术研究所、斯隆奖得主许锦波教授，中科院计算机所研究员卜东波教授共同参与了讨论。
在《五大顶级学者的AlphaFold2论道：破译结构、开源代码后的产研「大变局」（上篇）》中，几位嘉宾共同深究AlphaFold2这次成果的技术细节与意义；
在下篇中，将着重分析AlphaFold2数据集，这一重磅成果实际的科研价值，以及怎样拓展到新冠疫苗、新药研发等其他领域的未来话题。
作为本次论坛的主办方，图像计算与数字医学国际研讨会（ISICDM）自2017年创办以来，一直是医工交叉的前沿阵地，围绕图像计算和数字医学中的一些重要的理论、算法与应用问题进行学术讨论，旨在促进电子信息（包括计算机、自动化与生物医学工程）、数学和医学等领域学者的交流与合作，截止至今，ISICDM共邀请到400余位大会报告及专题报告嘉宾。
以下是主题论坛的现场内容，雷锋网《医健AI掘金志》做了不改变原意的编辑和整理：
黄昆（主持人）：Alphafold2现在开放了源代码，也开放了模型预测部分，制药巨头是否可能会复现这些过程？是否会对AI初创企业造成较大冲击？
许东：据说DeepMind本来想把Alpha fold2变成一种商业模式，但因为David Baker复现并开源了类似成果，所以他们才选择开源，不过这只是一种说法。
我觉得药企复现这些过程，商机可能不大，因为他们很难超越Alphafold2模型，也无法创造更大知名度，小公司要复现就更加困难。
但现在有很多与结构交叉的AI创业公司，以生物制药为例，通过结构做分子设计，在中国、美国都非常活跃，确实有不少商机。
许锦波：刚好这几天，我就正在与一个小公司讨论Alpha fold2复现问题。
他们表示，自己在David Baker之前就已经复现，他们买了16个GPU，重新写了训练代码，最后得出结果比Alpha fold 2稍微差一点。
所以从算法优化或算法简化着手，十几个GPU，几个工程师没准真能复现出Alpha fold2，尽管结果会差一点，但不会差太多。
黄昆（主持人）：Baker的3-track逐级结构约束，还有价值吗？
张阳：Baker这篇论文因为和AlphaFold2一起出来，媒体给了很大关注。
首先，这篇论文是独立的，虽然受到AlphaFold2启发，但他们的程序在AlphaFold2代码公布之前，就已经完成，不过算法精度要比后者差一些。
其次，他们的最终模型结构不是端到端，我认为这是AlphaFold2的一个精髓。