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雷鋒網消息，近日，DeepMind AlphaFold，高調登上了圈內圈外的熱搜榜。
因其在蛋白質結構預測領域的突破性成果，使得媒體一度用“顛覆“、“革命性突破”、“諾獎級成果”等詞匯來形容此事件。
簡單來說，AlphaFold能做的事情，是計算氨基酸之間的距離，從而預測蛋白質的3D結構。
這是一個號稱困擾生物學家50年的問題。
有的研究者不禁會捶胸頓足：我用著價值一千萬美元的電鏡，還努力解了好多年，而AlphaFold一下就給我算出來了？亂拳要打死老師傅了嗎？
然而現實世界中，任何一項科研成果，有它突破性的一面，也有它明顯的不足之處，AlphaFold也不例外。
AlphaFold 的表現集中體現在對于蛋白質靜態結構的預測，在蛋白-蛋白相互作用結構、C端N端的序列、蛋白質結合位置和蛋白質結構變化等領域，AlphaFold 還有待進一步改良。
另外，AlphaFold在各項指標評比中強調的是中位數，甚至都不是平均數。這就表明，AlphaFold在有些蛋白的預測結果較差。
但是，不管怎么說，AlphaFold的出現猶如一塊投入平靜湖面的大石頭，進而引發一場“蝴蝶效應”。我們需要做的，就是如何用更好的姿勢來迎接它，并對它提出自己的思考和判斷：
AlphaFold，其研究、工程優勢與弱點，到底有哪些？會對哪些研究團隊產生“降維打擊”？
基于AlphaFold的現有成果，蛋白質結構預測的未來，會是什么樣？
AlphaFold對新冠病毒的研究能起到多大幫助？
AlphaFold能否掀起新一輪創業熱潮？
AlphaFold的未來，讓這些問題的討論顯得尤為重要。
2020年12月8日上午9:30，四位世界級權威專家，將在線上同臺討論該話題。
主持人：黃昆，印第安納大學醫學院副院長，AIMBE Fellow
黃昆于1991年進入清華大學學習于1996年獲生物學理學士與電子計算機工學士雙學位。本科畢業后赴美國伊利諾伊大學香檳校區(UIUC)學習。
先后獲得生理學碩士，電子工程碩士，數學碩士學位，并于2004年獲得電子與計算機工程學博士學位，研究方向為計算機視覺與機器學習。
同年加入俄亥俄州立大學醫學院生物醫學信息學系任教，2010年獲評終身教職，并先后擔任綜合癌癥中心生物信息共享資源主任，計算生物學與生物信息學部主任，醫學院副院長等職務。
2017年加入印第安納大學醫學院參與領導精準健康計劃，擔任數據科學與信息學主任，同時任基因組數據科學講席教授，醫學院主管數據科學副院長，印第安納大學Simon綜合癌癥中心副主任。
其主要研究方向包括生物信息學，醫學圖像分析，醫療大數據，機器學習及其在癌癥研究及神經科學等方面的應用。發表研究論文200余篇。2018年當選美國醫學與生物工程學院(AIMBE)會士。
許東，密蘇里大學教授，AAAS、AIMBE Fellow
美國密蘇里大學電子工程和計算機科學系的Shumaker講座教授，同時擔任Christopher S. Bond生命科學中心研究員和信息技術專業主任。
許東教授在北京大學獲得本科與碩士學位，于1995年在伊利諾伊大學獲得博士學位。他在美國國家癌癥研究所做了兩年博后工作，此后在橡樹嶺國家實驗室做了六年研究工作，一直到2003年加入密蘇里大學，從2007-2016年，他擔任該校計算機科學系的系主任。
許東教授的研究主要集中在生物信息學方面，包括機器學習在生物信息學的應用，蛋白質結構預測，蛋白質定位預測，蛋白質翻譯后修飾的識別，單細胞數據的分析，還有植物、微生物和癌癥的計算機模擬研究，以及生物信息系統。他的蛋白結構預測工作獲得2001 年R&D 100大獎。
許東教授目前已發表400多篇論文，他是美國科學促進會（AAAS）會士和美國醫學和生物工程研究院（AIMBE）會士。
張陽，密歇根大學教授，I-TASSER算法發明人
美國密西根大學計算醫學與生物信息學系以及生物化學系終身教授。在蛋白質折疊和結構預測、蛋白質設計、以及功能注解等方向開展了一系列開拓性的研究，并產生了重要的國際影響。
I-TASSER算法發明人（該算法連續八屆國際蛋白質結構預測CASP大賽自動組均名列第一，在生物信息及生物醫學領域得到廣泛應用）。主持與完成NIH百萬美元以上級項目研究課題10余項。
曾獲得DeLano獎，Sloan獎、NSF早期生涯獎、以及密西根大學基礎科學獎等獎項；擔任Journal of Structural Biology等8種國際期刊的編委。在Nature Methods，PNAS等著名期刊上發表論文200多篇，被國際同行引用三萬余次，連續四年入選湯森路透（Thomson Reuters）全球高被引科學家。
許錦波，芝加哥豐田技術研究所教授，斯隆獎得主
美國芝加哥豐田計算技術研究所教授，《生物信息學》以及《計算生物學》編委；就讀于中國科學技術大學計算機系，中國科學院計算技術研究所和加拿大滑鐵盧大學，以及在美國麻省理工學院數學系和人工智能實驗室接受博士后訓練。
許博士的研究興趣包括人工智能和機器學習，優化算法和計算生物學。他于2016年證明了深度殘差卷積神經網絡可以大大提高蛋白質結構預測的性能，引導了深度學習在蛋白質結構預測領域的第一次變革。
許博士獲得了美國斯隆研究獎，美國自然科學基金早期職業獎，《PLoS Computational Biology》創新突破獎，國際計算生物學頂級會議RECOMB的最佳論文獎和時間考驗 (Test-of-Time) 獎；曾多次接受英美雜志如《紐約時報》、《經濟學人》、《財富》、《自然》和《科學》的采訪。
許東、許錦波、張陽（攝于2010年CASP比賽期間）
主題：權威專家談 AlphaFold：DeepMind 到底突破了什么？
時間：12月8日，上午9:30-11:00
主辦單位：圖像計算與數字醫學國際研討會（ISICDM）
協辦單位：雷鋒網、醫健AI掘金志
關注《醫健AI掘金志》，回復關鍵詞“蛋白質”，即可加入微信群，觀看此次線上論壇，同時實時交流與提問。
（業內首批AI+蛋白質結構預測【資深研究者討論群】）
圖像計算與數字醫學國際研討會（ISICDM）自2017年創辦以來，一直是醫工交叉的前沿陣地，圍繞圖像計算和數字醫學中的一些重要的理論、算法與應用問題進行學術討論，旨在促進電子信息（包括計算機、自動化與生物醫學工程）、數學和醫學等領域學者的交流與合作。
據雷鋒網了解，截止至今，ISICDM共邀請到400余位大會報告及專題報告嘉賓，其中包括中、美、英、加等多個國家的的科學院/工程院院士，ACM、IEEE、AIMBE等學會Fellow，CVPR、ICCV、MICCAI大會主席，以及MRI、Medical Image analysis、IEEE TBME、IEEE TIP主編和TPAMI、IJCV、IEEE TIP、IEEE TMI副主編。
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