【归国科学家颜宁回应研究方向正被AI取代：还停留在2017年的水平】2017年，著名结构生物学家颜宁离开任教10年的清华大学，到美国普林斯顿大学就职，备受争议。
最近，颜宁又毫无征兆地宣布选择归国，出任深圳医学科学院创始院长，再次引发热议。
有一种声音就提出，颜宁的主要研究方向，其实已经被AI所取代，其工作失去了以往的价值。
对此，忙于工作、懒得辟谣的颜宁，还是在个人微博露面，作了一番科普，也谈了自己的想法。
颜宁在回应中特别提到了AlphaFold，Google公司旗下DeepMind团队出品的AI工具，与大名鼎鼎的围棋AI AlphaGo师出同门，可以根据基因序列预测蛋白质的3D形状，而且准确性惊人。
颜宁指出，去年8月8日就曾有一份论文，讨论AlphaFold的局限性，而到了今天，这份报告仍然一张都不用改。
简单地说，颜宁专注的电压门控钠离子和钙离子通道的几个关键问题，包括electromechanical coupling、ion selection、MOA of drugs and toxins，AlphaFold在过去解析诸多结构的基础上，去年的预测达到了颜宁团队2017年的水平，今年依旧停留在这个水平(仅针对Nav/Cav)。
颜宁也在与专门做结构预测的AI团队合作，分别做预测和实验，测试新型小分子与蛋白的相互作用。
结果呢？迄今为止，AI的预测无一正确。
颜宁对此解释说，结构生物学不仅仅是看到蛋白质的折叠，更要理解蛋白质的动态变化，要理解与其他生物大分子或者调节小分子的相互作用，要理解在细胞原位里的状态，这些都是AI目前尚无能为力的领域，因为尚没有足够的数据库去训练它。
比如说，颜宁团队Cav2.2的结构去年发表晚了，尚未放在数据库里被AlphaFold用来训练，所以它预测的模型就与实验结构严重不符。
最近，颜宁又毫无征兆地宣布选择归国，出任深圳医学科学院创始院长，再次引发热议。
有一种声音就提出，颜宁的主要研究方向，其实已经被AI所取代，其工作失去了以往的价值。
对此，忙于工作、懒得辟谣的颜宁，还是在个人微博露面，作了一番科普，也谈了自己的想法。
颜宁在回应中特别提到了AlphaFold，Google公司旗下DeepMind团队出品的AI工具，与大名鼎鼎的围棋AI AlphaGo师出同门，可以根据基因序列预测蛋白质的3D形状，而且准确性惊人。
颜宁指出，去年8月8日就曾有一份论文，讨论AlphaFold的局限性，而到了今天，这份报告仍然一张都不用改。
简单地说，颜宁专注的电压门控钠离子和钙离子通道的几个关键问题，包括electromechanical coupling、ion selection、MOA of drugs and toxins，AlphaFold在过去解析诸多结构的基础上，去年的预测达到了颜宁团队2017年的水平，今年依旧停留在这个水平(仅针对Nav/Cav)。
颜宁也在与专门做结构预测的AI团队合作，分别做预测和实验，测试新型小分子与蛋白的相互作用。
结果呢？迄今为止，AI的预测无一正确。
颜宁对此解释说，结构生物学不仅仅是看到蛋白质的折叠，更要理解蛋白质的动态变化，要理解与其他生物大分子或者调节小分子的相互作用，要理解在细胞原位里的状态，这些都是AI目前尚无能为力的领域，因为尚没有足够的数据库去训练它。
比如说，颜宁团队Cav2.2的结构去年发表晚了，尚未放在数据库里被AlphaFold用来训练，所以它预测的模型就与实验结构严重不符。
【#颜宁回应科研被AI横刀夺爱#：该技术在多领域尚无能为力】11月1日，著名科学家颜宁宣布即将辞去美国教职回国，协助创建深圳医学科学院，引起广泛关注。在“欢迎优秀科学家回国”的声音中，也有人揣测其回国动机，称“由于颜宁所从事的结构生物学遭遇AI技术‘横刀夺爱’，工作机会和成果会日渐减少，因此只能回国”。11月11日，南都记者注意到，颜宁通过微博发文，对相关话题作出了回应。
南都记者梳理发现，连日来，部分网传版本还列出了详细的“猜测依据”：颜宁团队一年能解析几十个蛋白质结构，但谷歌旗下的英国公司凭借AlphaFold2模型一次解析上亿个蛋白。这些年，几万个生物结构学家才解析几十万个蛋白，在AI（人工智能）的碾压之下，结构生物学家即将失业。
11月11日，颜宁在微博中回应：去年8月8日，给了一个报告，讨论了AlphaFold的局限性。到今年11月11日，发现去年的报告还是可以一张都不用改。简而言之，我专注的电压门控钠离子和钙离子通道的几个关键问题（electromechanical coupling, ion selection, MOA of drugs and toxins），AlphaFold在我们过去解析的诸多结构的基础上，去年的预测达到了我们2017年的水平，今年依旧停留在我们2017年的水平（这里仅针对Nav/Cav）。在与专门做结构预测的AI团队合作，他们做预测我们做实验，测试新型小分子与蛋白的相互作用，迄今为止预测无一正确。
颜宁认为，结构生物学不仅仅是看到Fold（折叠），更要理解蛋白质的动态变化，要理解与其他生物大分子或者调节小分子的相互作用，要理解在细胞原位里的状态，这些都是AI目前尚无能为力的领域，因为尚没有足够的数据库去训练它。“举个例子，我们Cav2.2的结构去年发表晚了，尚未放在数据库里被AlphaFold用来训练，所以它预测的模型就与实验结构严重不符。”
颜宁表示，真正的研究者都乐于拥抱技术进步，善用各种技术去探寻、解答自己感兴趣的问题。“事实上，我期待AI越来越强大，如果它真的可以强大到把我上述提的三个理解都实现，那我们真可以正儿八经从化学角度研究生命起源了。”
此外，颜宁还解释了关闭微博评论功能的原因：“因为这样就不会忍不住删黑了”。针对网上的各种揣测，颜宁说，“这两天有师友喊我辟谣，我真的很忙啊。八竿子打不着、错漏百出、但凡花一个钟头读论文也不至于那么眼瞎的碰瓷文章，给眼神都浪费时间，为啥要我辟谣啊？当然，如果将来某天SMART的法务看不下去了有什么行动，我就不拦了”。 https://t.cn/A6orikxt
南都记者梳理发现，连日来，部分网传版本还列出了详细的“猜测依据”：颜宁团队一年能解析几十个蛋白质结构，但谷歌旗下的英国公司凭借AlphaFold2模型一次解析上亿个蛋白。这些年，几万个生物结构学家才解析几十万个蛋白，在AI（人工智能）的碾压之下，结构生物学家即将失业。
11月11日，颜宁在微博中回应：去年8月8日，给了一个报告，讨论了AlphaFold的局限性。到今年11月11日，发现去年的报告还是可以一张都不用改。简而言之，我专注的电压门控钠离子和钙离子通道的几个关键问题（electromechanical coupling, ion selection, MOA of drugs and toxins），AlphaFold在我们过去解析的诸多结构的基础上，去年的预测达到了我们2017年的水平，今年依旧停留在我们2017年的水平（这里仅针对Nav/Cav）。在与专门做结构预测的AI团队合作，他们做预测我们做实验，测试新型小分子与蛋白的相互作用，迄今为止预测无一正确。
颜宁认为，结构生物学不仅仅是看到Fold（折叠），更要理解蛋白质的动态变化，要理解与其他生物大分子或者调节小分子的相互作用，要理解在细胞原位里的状态，这些都是AI目前尚无能为力的领域，因为尚没有足够的数据库去训练它。“举个例子，我们Cav2.2的结构去年发表晚了，尚未放在数据库里被AlphaFold用来训练，所以它预测的模型就与实验结构严重不符。”
颜宁表示，真正的研究者都乐于拥抱技术进步，善用各种技术去探寻、解答自己感兴趣的问题。“事实上，我期待AI越来越强大，如果它真的可以强大到把我上述提的三个理解都实现，那我们真可以正儿八经从化学角度研究生命起源了。”
此外，颜宁还解释了关闭微博评论功能的原因：“因为这样就不会忍不住删黑了”。针对网上的各种揣测，颜宁说，“这两天有师友喊我辟谣，我真的很忙啊。八竿子打不着、错漏百出、但凡花一个钟头读论文也不至于那么眼瞎的碰瓷文章，给眼神都浪费时间，为啥要我辟谣啊？当然，如果将来某天SMART的法务看不下去了有什么行动，我就不拦了”。 https://t.cn/A6orikxt
【#颜宁撰文谈与AI团队合作#：真正的研究者都乐于拥抱技术进步】11月1日，在“2022深圳全球创新人才论坛”上，著名结构生物学家、美国国家科学院外籍院士颜宁宣布，将从普林斯顿大学辞职，加盟深圳医学科学院。
11月11日凌晨，颜宁通过个人微博@nyouyou 发文，针对近期一些相关话题作出回应。颜宁说：“去年8月8日，给了一个报告，讨论了AlphaFold的局限性；到今年的11月11日，发现去年的报告还是可以一张都不用改。简而言之，我专注的电压门控钠离子和钙离子通道的几个关键问题（electromechanical coupling, ion selection, MOA of drugs and toxins），AlphaFold在我们过去解析的诸多结构的基础上，去年的预测达到了我们2017年的水平；今年依旧停留在我们2017年的水平（这里仅针对Nav/Cav）。在与专门做结构预测的AI团队合作，他们做预测我们做实验，测试新型小分子与蛋白的相互作用，迄今为止预测无一正确。”
“结构生物学不仅仅是看到Fold（折叠），更要理解蛋白质的动态变化，要理解与其他生物大分子或者调节小分子的相互作用，要理解在细胞原位里的状态，这些都是AI目前尚无能为力的领域，因为尚没有足够的数据库去训练它。举个例子，我们Cav2.2的结构去年发表晚了，尚未放在数据库里被AlphaFold用来训练，所以它预测的模型就与实验结构严重不符。”
“真正的研究者都乐于拥抱技术进步，善用各种技术去探寻、解答自己感兴趣的问题。事实上，我期待AI越来越强大，如果它真的可以强大到把我上述提的三个理解都实现，那我们真可以正儿八经从化学角度研究生命起源了。”（澎湃新闻）https://t.cn/A6orbUmm
11月11日凌晨，颜宁通过个人微博@nyouyou 发文，针对近期一些相关话题作出回应。颜宁说：“去年8月8日，给了一个报告，讨论了AlphaFold的局限性；到今年的11月11日，发现去年的报告还是可以一张都不用改。简而言之，我专注的电压门控钠离子和钙离子通道的几个关键问题（electromechanical coupling, ion selection, MOA of drugs and toxins），AlphaFold在我们过去解析的诸多结构的基础上，去年的预测达到了我们2017年的水平；今年依旧停留在我们2017年的水平（这里仅针对Nav/Cav）。在与专门做结构预测的AI团队合作，他们做预测我们做实验，测试新型小分子与蛋白的相互作用，迄今为止预测无一正确。”
“结构生物学不仅仅是看到Fold（折叠），更要理解蛋白质的动态变化，要理解与其他生物大分子或者调节小分子的相互作用，要理解在细胞原位里的状态，这些都是AI目前尚无能为力的领域，因为尚没有足够的数据库去训练它。举个例子，我们Cav2.2的结构去年发表晚了，尚未放在数据库里被AlphaFold用来训练，所以它预测的模型就与实验结构严重不符。”
“真正的研究者都乐于拥抱技术进步，善用各种技术去探寻、解答自己感兴趣的问题。事实上，我期待AI越来越强大，如果它真的可以强大到把我上述提的三个理解都实现，那我们真可以正儿八经从化学角度研究生命起源了。”（澎湃新闻）https://t.cn/A6orbUmm
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