从 AlphaFold 到 RNA 靶点预测，AI 如何重塑新药研发的未来? | 深科技系列 S9E34

2024 年的诺贝尔化学奖是颁给了三位在蛋白质结构预测和蛋白质设计领域作出开创性贡献的科学家。这标志着 AI 已经成为生命科学的核心工具 ，正在改变我们理解生命的方式和重塑药物研发的未来。

我们今天的嘉宾是深圳湾实验室的周耀旗教授，他是这场变革的亲历者和推动者之一。他最初在学术界专注于蛋白质结构预测，后来他敏锐地意识到 RNA 领域的潜力与挑战，将研究方向转向 RNA 结构预测。现在他又走上创业之路，带领团队开发 以 RNA 为靶点的小分子药物，探索如何将基础研究真正转化为新的疗法。今天的节目我们聊一聊作为蛋白质结构预测工具的 AlphaFold3，它的突破与局限在哪里？RNA为什么是新一代药物的重要靶点？以及 AI 在新药研发中的作用究竟是什么?

本期人物
周耀旗，深圳湾实验室资深研究员，砺博生物科学创始人
Yaxian，「科技早知道」主播

主要话题
[02:42] 为什么蛋白质结构如此重要？解析蛋白结构是理解生命机器的关键
[05:47] 蛋白质结构预测简史（超硬核）：基于模板 --> 碎片拼接 --> 二面角+距离预测
[14:26] 「1+2=3」：AlphaFold 革命性飞跃的背后
[17:40] 结构生物学家会不会被替代？聊聊 AlphaFold 还做不了的事
[23:26] RNA 结构预测为何更难？仅4个碱基，结构不稳定，已知数据稀缺
[29:24] 蛋白质只是「提线木偶」，RNA 才是「操纵者」
[31:56] 从靶向蛋白到靶向 RNA -- HIV蛋白酶抑制剂的成功和 KRAS 蛋白的「光滑锁眼」的难题
[35:49] 靶向 RNA 药物的里程碑：首个靶向 RNA 的小分子药利司扑兰（Risdiplam）
[38:50] 在缺乏结构数据的情况下，如何开发靶向 RNA 的药物？
[43:06] AI 在新药研发中的真实作用：是加速器，而非革命
[45:39] AI for Science：摆脱数据依赖，回归物理，寻找分子世界的「牛顿定律」

延伸阅读
AlphaFold
由谷歌 DeepMind 开发的人工智能程序，AlphaFold2 在精准预测蛋白质三维结构方面取得革命性突破而闻名。AlphaFold3 将其能力扩展到了 RNA、DNA 等更多分子。
CASP (Critical Assessment of protein Structure Prediction)
国际蛋白质结构预测竞赛，每两年举办一次，是评估和检验全球结构预测方法水平的「奥林匹克」
KRAS
一种重要的信号蛋白，其基因突变是多种癌症（如胰腺癌、肺癌）的关键驱动因素。由于其蛋白质表面光滑，缺乏明显的结合位点，长期以来被认为是「不可成药」的靶点。
SMN 蛋白 (Survival of Motor Neuron protein)
即运动神经元存活蛋白，该蛋白的缺失会导致 脊髓性肌萎缩症 (SMA)。全球首个靶向 RNA 的药物就是通过调控 SMN 的 RNA 来提高其蛋白水平。
PCC (Pre-clinical Candidate)
即临床前候选化合物，指在早期发现阶段后，被选定进入正式的临床前研究（如动物安全性、药代动力学试验）的药物分子

幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团

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