AlphaFold 数据库新增病毒蛋白复合物，AI 生信赋能大流行防范

全文概要
欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）与谷歌 DeepMind、英伟达、首尔国立大学、格拉斯哥大学、瑞士生物信息学研究所、流行病防范创新联盟（CEPI）等机构合作，为 AlphaFold 数据库新增超过 2800 种病毒的蛋白质复合物结构预测，优先覆盖已知感染人类的病毒家族，相关进展以新闻形式刊登于《自然》杂志 10 月 8 日一期。

1. 为大流行防范补齐结构数据短板

病毒依靠复杂的蛋白网络与人类细胞相互作用，解析其蛋白三维结构可揭示病毒表面可用于诊断、治疗和疫苗设计的关键靶点。然而传统结构解析（结晶+衍射）耗时数年、单个结构成本高昂。此次数据集系统性覆盖已知感染人类的病毒家族——从普通感冒病毒（小 RNA 病毒科）到猴痘等新发威胁——有望让科学家在疫情暴发前就掌握关键病毒蛋白结构，支持"百日内研发疫苗与药物"的 100 天使命目标。

2. 技术路线与规模

项目在英伟达 BioNeMo 推理运行时上优化 AlphaFold，实现了高通量、高精度的批量结构预测（单个结构预测仅需数分钟），并基于英国卫生安全局的优先病原体工具筛选病毒家族，采用经筛选的病毒蛋白质组、基准模型与工具。数据集发布恰逢联合国大会大流行预防、防范与应对高级别会议，AlphaFold 数据库目前已收录超过 2.6 亿项蛋白质及蛋白质复合物预测结构。

3. 开放共享与科学价值

该数据集完全开放，降低了资源匮乏地区一线科研人员的研究门槛，同时涵盖研究较少的病毒。EMBL-EBI 方面表示，开放这些数据对理解病毒诊断、开发治疗与疫苗至关重要。需强调的是，预测结构仅展示病毒蛋白"可能"的形态与相互作用，无法直接预测毒力或传播性变化。对正在攻读学位的研究者而言，这些高质量结构数据为数字生物学与疾病研究提供了强大的新工具。

来源：EMBL-EBI 官网；自然（Nature，2026 年 10 月 8 日新闻）

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