人工智能正在重塑科学研究的边界，AlphaFold2作为蛋白质结构预测领域的革命性工具，以其惊人的预测精度引发了广泛关注。然而，近期研究揭示，AlphaFold2在关键结构细节和动态变化预测方面仍存在显著局限，这为AI与传统实验方法的结合提供了重要启示。

人工智能的飞速发展为生物学研究带来了深远影响，其中，AlphaFold2在蛋白质结构预测领域引发了革命性的突破。本文评估了AlphaFold2对GPCR结构预测的可靠性，发现其虽能准确捕捉GPCR整体骨架的主要特征，但在胞外域与跨膜域的组装、配体结合口袋的形状以及信号传导界面的构象等方面，与实验解析的高分辨率结构存在显著差异。这些差异限制了其在GPCR功能研究和基于结构的药物设计中的应用能力。因此 ...

AlphaFold的运用让我们看到AI在生物结构研究中的巨大潜力，它可以作为研究的前期工具，帮助科学家筛选出值得进一步验证的结构。然而，这并不意味着它可以替代实验生物学。因为在很多实例中，AlphaFold的预测结果并不能准确反映真实情况，许多结构的 ...

Latent Labs 创始人兼 CEO Simon Kohl 博士，此前是 DeepMind 蛋白质设计团队的联合领导者，也是 AI 预测蛋白质结构工具 AlphaFold2 的高级研究科学家 ...

人工智能的飞速发展为生物学研究带来了深远影响，其中，AlphaFold2在蛋白质结构预测领域引发了革命性的突破。本文评估了AlphaFold2对GPCR结构预测的 ...