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去年12月，AlphaFold 2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。
短短半年多，今年7月23日，AlphaFold 2再次刷新人們的認知。
《Nature》雜志發表的一篇題為“Highly accurate protein structure prediction for the human proteome”的研究論文引爆各大社交網絡。
當天其創始人 Demis Hassabis 在推特上興奮的表示，“ 這是我夢寐以求的一天，DeepMind 的創辦初衷就是用人工智能推動科學發展，造福于人類，我為我們的研發團隊感到無比驕傲。”
據悉，這項研究成果將人類蛋白質組預測范圍覆蓋到了 98.5%，其中58%的氨基酸的結構位置做出可信預測（confident prediction），對36%的氨基酸的結構預測達到很高的置信度（very high confidence）。
DeepMind在官方博客中表示，作為蛋白結構預測的強大的工具，AlphaFold將被廣泛應用于生命科學以及藥物研發等領域。
這篇博客的標題為《把AlphaFold的力量交到全世界的手中》，可見DeepMind對AlphaFold改變生命科學研究的信心。為了支持生物學和醫學研究，DeepMind 與歐洲生物信息學研究所 ( EMBL-EBI ) 合作創建了第一個AlphaFold DB，并免費向學術界開放。
這是迄今為止人類蛋白質組最完整、最準確的高質量數據集，它比人類通過生物實驗確定的蛋白質結構的數量還多兩倍。
當然，AlphaFold預測結構并非沒有局限性，如尚且不能預測復雜復合體的3D結構；在動態過程中，通常只能預測一個蛋白構象；對于不產生特定結構的氨基酸序列，無法做出可信的結構預測。
去年12月，由圖像計算與數字醫學國際研討會（ISICDM）主辦，雷鋒網、醫健AI掘金志協辦的《權威專家談AlphaFold：DeepMind到底突破了什么？》線上圓桌論壇，引起了國內外眾多學者的關注：
20多個專業社群、線上觀眾峰值達1萬6千人，足見行業內對這一話題的熱情。
為了更加深入、系統地討論近期AlphaFold的系列成果，8月7日（本周六 9：30），我們將再次舉辦主題為《權威專家再談AlphaFold2：AI是否會帶來結構生物學的“大革命》的線上圓桌論壇。
本次主題論壇由圖像計算與數字醫學國際研討會（ISICDM）主辦，雷鋒網、醫健AI掘金志協辦。
印第安納大學醫學院副院長、AIMBE Fellow黃昆教授擔任主持，密蘇里大學教授、AAAS/AIMBE Fellow許東教授、密歇根大學教授、DeLano獎得主和I-TASSER算法發明人張陽教授、芝加哥豐田計算技術研究所、斯隆獎得主許錦波教授、中科院計算所卜東波教授（新增）共同參與討論。
想要提問的讀者可關注《醫健AI掘金志》，回復關鍵詞“蛋白質”，進入專家社群，我們會將您的問題收集、匯總后，反饋給參會嘉賓，并在討論環節一一進行解答。
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，生物統計與健康數據科學系副主任，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。
卜東波，中科院計算所研究員
卜東波，中科院計算所研究員，承擔863、973、NSFC、科技部重點研發計劃等多項課題。研究興趣包括生物信息學（蛋白質結構預測、糖結構鑒定）、計算機算法，在Nature Communications, NAR, AC, JPR, Bioinformatics, ISMB/RECOMB等發表論文100余篇，論文單篇引用超800次，著有《算法講義》。
主要成果包括：研制了“用人工智能技術輔助算法設計”的AIA系統，在經典排課問題上實現了變“憑靈感設計算法”為“從數據學習出算法”。
設計了直接從多序列聯配學習殘基間距離的新型神經網絡架構CopulaNet，進而設計了蛋白質結構預測算法ProFOLD，性能超過AlphaFold，正努力趕超AlphaFold2；設計了“組合優化技術與深度學習技術相結合”的蛋白質結構預測算法FALCON，獲國際競賽CASP-8 FM-Hard類第三名；主持設計了中科院志愿計算平臺CAS@home，運行于全球4000+臺志愿計算CPU上，為生物學家提供高性能蛋白質結構預測服務；提出了新型的“逆向蒙特卡羅”采樣算法，解決了長期困擾的優化問題中的目標函數設計難題。
許東、許錦波、張陽（攝于2010年CASP比賽期間）
主題：權威專家再談AlphaFold2：AI是否會帶來結構生物學的“大革命”？
時間：8月7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】）
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