颜宁回应了网传被Alphafold降维打击失业被迫海归的说法
，探讨了AlphaFold与结构生物学之间的关系
。颜宁说
，AlphaFold属于蛋白质预测模型
，专注于折叠
，但对结构生物学来说
，在折叠之外
，有三大理解问题
，AI无能为力
。1
、理解蛋白质的动态变化
。（Anton3电脑的分子模拟致力于模拟这种时域变化
，但是做大的蛋白应该困难重重
，而且很慢
。relay对此有制药方面应用
，这些应用的insight似乎还停留在比较直觉的地步
，临床证据也不够强
。）2
、理解与其他生物大分子或者调节小分子的相互作用
。3
、理解在细胞原位里的状态
。（这个我没有懂是什么意思
。）目前上述领域缺乏足够数据对AI进行训练
，因此模型无法对其提供正确预测
。一个典型的例子
，就是去年颜宁团队发表了Cav2.2结构的成果
。这是一种神经组织N型电压门控钙离子通道
，与人体痛觉传导有关
。解析其结构有助于了解通道调控机理
，也为相关止痛药设计研发提供思路
。因为发表晚了一步
，没有放到数据库给到AlphaFold训练
。于是经由它预测出来的结构
，就与实验结果严重不符
。最后
，颜宁表示
：“真正的研究者都乐于拥抱技术进步
，善用各种技术去探寻
、解答自己感兴趣的问题
。事实上
，我期待AI越来越强大
，如果它真的可以强大到把我上述提的三个理解都实现
，那我们真可以正儿八经从化学角度研究生命起源了
。”$谷歌C(GOOG)$ $Schrodinger(SDGR)$ $Relay Therapeutics(RLAY)$ 
