AI导读：

8月25日，王志珍院士接受新京报贝壳财经采访，谈及AI For Science及AlphaFold对蛋白质结构预测的影响。她认为AlphaFold虽加速科研，但预测非100%准确，结构生物学家仍需深入研究分子功能及相互作用。

　　新京报贝壳财经讯（记者罗亦丹）8月25日，中国科学院院士、中国科学院生物物理研究所研究员王志珍在北京接受了新京报贝壳财经记者采访，回答了关于AI For Science（AI助力科研）的相关问题。AI科研作为当前科技热点，正深刻改变着科研模式，成为科研创新的重要驱动力。

　　王志珍20世纪70年代中期投身胰岛素结构与功能关系研究，80年代初参与胰岛素A、B链相互作用及重组研究，90年代起专注于蛋白质折叠及折叠酶和分子伴侣的研究，后续研究重心转向蛋白质氧化折叠及内质网质量控制。这些研究为理解生命活动奠定了重要基础。

　　近年来，AI科研工具AlphaFold在蛋白质三维结构预测上展现惊人潜力，极大加速了生物研究领域科研进度，成为AI For Science的典型应用。有观点认为，结构生物学家未来或被AI替代，这引发了学界的广泛讨论。

　　对此，王志珍表示，“AlphaFold对我从事的蛋白质分子结构和功能领域科研有直接影响，几乎我所在领域的科学家人人都会使用它。有一个氨基酸序列后，几乎马上就能知道蛋白质结构，但这个结构并非100%准确。例如昨天我接触的科学家发现其新结构，用AlphaFold预测会出现很大差异。”AI技术虽强大，但仍有其局限性。

　　“因为AlphaFold是根据已知结构，通过算法帮助科学家预测，所以对于新解的蛋白质结构，其预测效果不一定好。因此不能绝对化AlphaFold的作用。”王志珍强调。AI与科研的结合，需要更深入的理解和探索。

　　在她看来，结构生物学家不仅要研究结构，还要解析分子功能，功能研究更复杂，“不仅是结构问题，还要用细胞生物学、交叉学科手段，才能明白分子怎样‘干活儿’、怎样起作用。而且生命活动非靠一个分子，要靠许多分子相互作用，这都是结构生物学家要解决的问题。”科研之路，仍任重道远。

（文章来源：新京报）