在2024年世界顶尖科学家智能科学案例研讨大会上，复旦大学复杂体系多尺度研究院院长马剑鹏揭示了结构生物学在人工智能（AI）助力下的最新进展，为疾病治疗带来了前所未有的精准解决方案。这一领域的突破不仅标志着科学研究的范式转变，更为精准医疗和生物制药的发展开辟了广阔前景。
马剑鹏指出，传统结构生物学往往以静态视角审视蛋白质，而当前研究已迈入动态分析的新阶段。通过计算机预测与实验性观测的结合，科学家们能够探索蛋白质在生理条件下的动态行为模式，为理解其在细胞中的工作机制提供了全新视角。马剑鹏及其团队开发的“OPUS”方法，在蛋白质侧链预测方面取得了显著成果，为药物研发提供了关键支持。
然而，尽管AI在结构生物学中取得了诸多突破，如AlphaFold在蛋白质结构预测方面的革命性进展，但其局限性仍不容忽视。马剑鹏强调，AlphaFold在主链结构预测上表现出色，但在侧链预测和复杂蛋白质动态行为预测方面仍存在较大挑战。侧链作为蛋白质与药物互动的关键部位，其预测精度的提升对药物开发至关重要。
面对这些挑战，马剑鹏的团队提出了一种名为OPUS-Rota4的侧链建模方法，其精度高于AlphaFold，为AI蛋白质预测领域带来了新的可能性。同时，马剑鹏也指出，未来的研究需要借助AI与分子动力学模拟的结合，以提高蛋白质结构预测的精度，推动研究走向更高层次。
在药物研发方面，AI的广泛应用正在改变传统流程，加速了候选药物的筛选和验证。然而，马剑鹏强调，AI无法取代实验数据在药物研发中的核心地位。干湿结合的模式，即计算与实验数据的相辅相成，仍是实现药物研发突破的关键路径。
马剑鹏及其团队正致力于用AI推动生物分子结构设计的创新，并力图通过尖端AI技术与低温电子显微镜的结合，提升中国在生物结构和药物研发领域的全球竞争力。他们相信，结构生物学、AI和药物研发的未来，将在于不同技术间的协同效应，共同推动精准医疗和生物制药的发展。
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