数十年前，预测蛋白质三维结构，以及设计全新蛋白质为人类所用，被认为是一个不可能实现的梦想。诺贝尔化学委员会评委邹晓冬表示，“30年前，如果能用实验设备解析一种蛋白质结构就完全可以发表一篇博士论文，因为那是一件极为困难的事情。”如今，得益于人们可以设计蛋白质和通过人工智能预测蛋白质三维结构的突破，这个看似不可能的梦想变成了现实，带来了一场革命性的变革。

蛋白质作为维持生命的重要大分子，在构成人体各种组织、驱动肌肉、维护基因、调节免疫反应等方面扮演着至关重要的角色。蛋白质通常由20种不同的氨基酸组成，它们的三维结构对其功能至关重要。为了理解生命运作的奥秘，必须先了解蛋白质的形状和结构。

尽管化学家自19世纪起就意识到蛋白质对生命过程的关键性，但直到20世纪50年代，随着研究工具的进步，研究人员才开始利用仪器解析蛋白质的三维结构。然而，要根据氨基酸序列预测蛋白质的结构一直被认为是极为困难甚至不可能的任务。

近年来，“深层思维”公司的德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀提出的“阿尔法折叠2”人工智能模型，实现了这一看似不可能的任务。这个模型不仅在“蛋白质结构预测关键评估（CASP）”比赛中脱颖而出，成为首个能准确预测蛋白质三维结构的机器学习模型，更成功解决了科学家们长期以来困扰的难题。这一突破不仅大大缩短了确定蛋白质结构的时间，也展现了人工智能在科学发现中的巨大潜力。

此外，美国华盛顿大学西雅图分校教授戴维·贝克的团队通过开发名为Rosetta的软件，成功构建了全新蛋白质种类。这些新蛋白质不仅可以催生新材料、靶向药物、疫苗研发等领域的创新，还为实现人类福祉开辟了无限可能。

这一系列突破的背后，展现了人工智能在蛋白质结构预测和设计领域的巨大潜力，为科学研究和医学发展带来了新的希望。