AlphaFold- Năm năm tác động

Tác động của AlphaFold trong 5 năm qua.

November 26, 2025
8 min read

AlphaFold: Năm năm tác động

Khám phá 5 năm ảnh hưởng của AlphaFold đối với sinh học. Tìm hiểu cách AI đoạt giải Nobel này đang thúc đẩy khám phá khoa học trên toàn cầu.

AlphaFold: Năm năm tác động

Kể từ năm 2020, AlphaFold đã đẩy nhanh tốc độ khoa học và thúc đẩy một làn sóng khám phá sinh học trên toàn cầu – một thành tựu được công nhận bằng giải Nobel.

Năm năm trước, AlphaFold 2 đã giải quyết bài toán dự đoán cấu trúc protein, mở ra những con đường mới cho nghiên cứu sinh học và cung cấp bằng chứng đột phá đầu tiên của chúng tôi rằng AI có thể là một công cụ mạnh mẽ để thúc đẩy khoa học.

Protein là những cỗ máy vi mô phức tạp, điều khiển mọi quy trình trong tế bào sống. Bao gồm các chuỗi axit amin dài, độc đáo, chúng gấp lại một cách chính xác thành cấu trúc 3D, phần lớn xác định chức năng của protein – làm cho việc biết về hình dạng này trở nên quan trọng đối với việc phát hiện thuốc và hiểu biết về bệnh tật.

Nếu một protein gấp sai, nó có thể mất chức năng và dẫn đến bệnh tật, như Alzheimer và Parkinson. Trong nhiều thập kỷ, việc xác định các cấu trúc này là một nhiệm vụ khó khăn, thường mất một năm hoặc hơn cho công việc thực nghiệm tốn kém, tỉ mỉ.

Tại cuộc thi CASP 14 (Đánh giá quan trọng về dự đoán cấu trúc protein) vào năm 2020, AlphaFold 2 đã dự đoán cấu trúc protein chỉ dựa trên chuỗi axit amin của chúng với độ chính xác đáng kinh ngạc – một thành tựu được ca ngợi rộng rãi là giải pháp cho thách thức lớn kéo dài 50 năm trong sinh học. Nhưng tác động thực sự, lâu dài của đột phá này đến khi chúng ta đặt AlphaFold vào tay cộng đồng nghiên cứu.

Một động cơ toàn cầu cho khám phá

Năm 2021, chúng tôi đã ra mắt Cơ sở dữ liệu Protein AlphaFold với sự hợp tác của EMBL-EBI, một bước ngoặt quan trọng để AlphaFold trở thành công cụ khoa học được áp dụng trên toàn thế giới. Và một năm sau, chúng tôi đã phát hành các dự đoán của AlphaFold 2 cho hơn 200 triệu cấu trúc protein, đạt được những gì sẽ mất hàng trăm triệu năm để giải quyết bằng thực nghiệm.

Cơ sở dữ liệu Protein AlphaFold miễn phí đã đẩy nhanh khoa học ở quy mô không thể tưởng tượng được trước đây. Nó đã được sử dụng bởi hơn 3 triệu nhà nghiên cứu tại hơn 190 quốc gia, bao gồm hơn 1 triệu người dùng ở các quốc gia có thu nhập thấp và trung bình. Hơn 30% nghiên cứu liên quan đến AlphaFold tập trung vào việc hiểu rõ hơn về bệnh tật, mang lại lợi ích cho phúc lợi con người.

Giá trị khoa học và xã hội sâu sắc của công việc này đã được công nhận vào năm 2024 với Giải Nobel Hóa học.

Chuyển đổi thực tế

AlphaFold đã trở thành một công cụ tiêu chuẩn cho các nhà khoa học giải quyết một số vấn đề cấp bách nhất trên thế giới, từ bảo tồn đến sức khỏe tim mạch.

Cách mạng hóa Nghiên cứu

AlphaFold cũng đang biến đổi nghiên cứu khoa học – mở rộng khả năng tiếp cận, tăng tốc tiến độ và giảm đáng kể chi phí.

Mở rộng khả năng tiếp cận

Các sinh viên đại học Thổ Nhĩ Kỳ, Alper và Taner Karagöl, đã tự học về sinh học cấu trúc trong đại dịch bằng cách sử dụng hướng dẫn AlphaFold trực tuyến– mà không cần đào tạo trước. Họ hiện đã xuất bản 15 bài báo nghiên cứu.

Tăng tốc độ khám phá

Cyril Zipfel, giáo sư Sinh lý học Phân tử & Tế bào Thực vật tại Đại học Zurich và Phòng thí nghiệm Sainsbury, đã chứng kiến thời gian nghiên cứu giảm đi đáng kể. Họ đã sử dụng AlphaFold cùng với so sánh hệ gen để hiểu rõ hơn về cách thực vật cảm nhận những thay đổi trong môi trường của chúng, mở đường cho cây trồng có khả năng phục hồi hơn.

AlphaFold đã được trích dẫn trong hơn 35.000 bài báo và hơn 200.000 bài báo đã kết hợp các yếu tố của AlphaFold 2 vào phương pháp luận của họ. Nó cũng đang nâng cao chất lượng công việc được tạo ra.

Một phân tích độc lập về tác động của AlphaFold 2, do Phòng thí nghiệm Tăng trưởng Đổi mới thực hiện, cho thấy các nhà nghiên cứu sử dụng AlphaFold 2 thấy hiệu suất tăng hơn 40% trong việc nộp cấu trúc protein thực nghiệm mới. Các cấu trúc protein đó có nhiều khả năng khác với các cấu trúc đã biết, khuyến khích khám phá các lĩnh vực khoa học chưa được khám phá. Ngoài ra, nghiên cứu liên quan đến AlphaFold 2 có khả năng được trích dẫn trong các bài báo lâm sàng gấp đôi, và có khả năng được trích dẫn trong bằng sáng chế cao hơn đáng kể so với các công trình điển hình trong sinh học cấu trúc.

Kỷ nguyên mới của sinh học số

Một trong những ví dụ thú vị nhất về tác động của AlphaFold là Isomorphic Labs – một công ty phát hiện thuốc dựa trên AI được thành lập vào năm 2021 khi mô hình đột phá chứng tỏ là đủ mạnh để được áp dụng cho thiết kế thuốc hợp lý. Kể từ đó, Isomorphic Labs đã phát triển một động cơ thiết kế thuốc thống nhất để thay đổi đáng kể cách thiết kế thuốc mới và đẩy nhanh khám phá khoa học với tham vọng một ngày nào đó sẽ chữa khỏi mọi bệnh tật.

Cùng với Isomorphic Labs, chúng tôi đã phát triển AlphaFold 3, cung cấp một cái nhìn chưa từng có vào các tế bào mà chúng tôi kỳ vọng sẽ thúc đẩy sự chuyển đổi trong quy trình phát hiện thuốc và mở ra một kỷ nguyên “sinh học số”.

Mô hình này được thiết kế để dự đoán cấu trúc và tương tác của tất cả các phân tử trong sự sống – không chỉ protein, mà còn DNA, RNA và các phân tử nhỏ (ligands) (các phân tử nhỏ tạo nên phần lớn các loại thuốc). Nó cũng có thể tạo ra cấu trúc 3D chung của toàn bộ các phức hợp phân tử, cho phép có cái nhìn tổng thể về cách một phân tử thuốc tiềm năng liên kết với mục tiêu protein của nó, hoặc cách các protein tương tác với vật liệu di truyền.

Máy chủ AlphaFold đang trao quyền cho các nhà nghiên cứu phi lợi nhuận trên toàn cầu khai thác công nghệ này, giúp tăng tốc khả năng của họ trong việc hình thành và kiểm tra các giả thuyết mới. Cho đến nay, nó đã giúp thực hiện hơn 8 triệu lượt gấp – dự đoán cấu trúc và tương tác – cho hàng nghìn nhà nghiên cứu trên khắp thế giới.

Tương lai của AI cho Khoa học

Lấy cảm hứng từ AlphaFold, chúng tôi đã phát triển một thế hệ mô hình mới để giải quyết các vấn đề trong sinh học. AlphaMissense và AlphaGenome sử dụng AI để đánh giá các đột biến di truyền làm nền tảng cho bệnh tật. Mô hình AlphaProteo của chúng tôi có thể thiết kế các chất liên kết protein mới, có độ bền cao nhắm mục tiêu vào các phân tử đa dạng – bao gồm cả những phân tử liên quan đến ung thư và tiểu đường. Các mô hình này đang làm sâu sắc thêm sự hiểu biết của chúng tôi về các bệnh phức tạp và cuối cùng là thúc đẩy sự phát triển của các phương pháp điều trị mới.

Sinh học là biên giới đầu tiên của chúng tôi, nhưng chúng tôi coi AlphaFold là khuôn mẫu cho cách AI có thể thúc đẩy tất cả các ngành khoa học với tốc độ kỹ thuật số. Từ năng lượng nhiệt hạch và khoa học Trái Đất đến khám phá khoa học nói chung, chúng tôi đang theo đuổi những đột phá tiếp theo giống như AlphaFold. Chúng tôi mong muốn tiếp tục hợp tác với cộng đồng khoa học toàn cầu, trao quyền cho các nhà nghiên cứu ở mọi nơi để giải quyết những thách thức lớn nhất mà nhân loại đang đối mặt.

AI Today - SkyAI

AlphaFold- Năm năm tác động

AlphaFold: Năm năm tác động

AlphaFold: Năm năm tác động

Một động cơ toàn cầu cho khám phá

Chuyển đổi thực tế

Cách mạng hóa Nghiên cứu

Mở rộng khả năng tiếp cận

Tăng tốc độ khám phá

Kỷ nguyên mới của sinh học số

Tương lai của AI cho Khoa học

Bài viết liên quan

AlphaGenome: AI để hiểu rõ hơn về bộ gen

AlphaProteo tạo ra các protein mới cho nghiên cứu sinh học và sức khỏe

Một cái nhìn thoáng qua về thế hệ AlphaFold tiếp theo

Danh mục các đột biến di truyền để giúp xác định nguyên nhân gây bệnh

AlphaFold tiết lộ cấu trúc của vũ trụ protein

AlphaFold: Giải pháp cho một thách thức lớn trong sinh học kéo dài 50 năm

Link bài viết gốc