亲眼目睹了 AlphaFold 对加速药物发现的影响：
一位朋友经营着一家设计抗癌药物的生物技术初创公司。在之前的工作中，他们发现肿瘤细胞会制造一种蛋白质，与体内的两种受体结合。只与其中一个结合会抑制肿瘤的生长，但与两个结合会使肿瘤更快地生长。
如果他们能设计出一种只与一种受体结合而不与另一种受体结合的新蛋白质，这种突变的蛋白质可能是一种有效的癌症药物。
在AlphaFold之前，找到这样的蛋白质需要花费1个月的时间：订购大量突变的DNA序列，将其插入细胞，过滤那些与一种受体结合但不与另一种受体结合的细胞，并对这些细胞的DNA进行排序。
AlphaFold解开了一个不同的方法：它发现了现有蛋白质和受体的三维结构，这是未知的。通过这个结构和另一个ML模型，他们看到了不同的突变会使结合亲和力发生怎样的变化。这使得他们在8小时内找到了理想的候选药物。
使用这种新蛋白质的动物试验很快就会开始。离批准的药物还有很长的路要走，但看到药物发现在谷歌的Colab notebook中的神经网络下进行得更快，这令人激动。