南开大学郑伟等开发蛋白结构预测新模型：AI+物理模拟，超越AlphaFold2/3

撰文丨王聪 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 2021 年， AlphaFold2 的问世曾让整个科学界沸腾，它用深度学习 （ Deep Learning） 技术解决了困扰 生物学 50 年的蛋白质折叠难题，实现了对蛋白质结构的快速、精准预测，并于 2024 年获得了诺贝尔奖的 认可。 2025 年 5 月 23 日， 南开大学统计与数据科学学院 郑伟 教授联合新加坡国立大学张阳教授、密歇根大学 安娜堡分校及密歇根州立大学的研究人员，在 Nature 子刊 Nature Biotechnology 上发表了题为 ： Deep-learning-based single-domain and multidomain protein structure prediction with D-I-TASSER 的研究论文。 这些结果凸显了一条新途径——把深度学习与基于经典物理学的折叠模拟相结合，从而实现高精度的蛋白 质结构和功能预测，这些预测可用于全基因组范围的应用。 为什么 AlphaFold 不是终点？ AlphaFold 通过海量数据训练神经网络，直接从蛋白质的氨基酸序列来预测其三维立体结构，但其局限性也 逐渐显现： ...