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海归学者颜宁回击非议中的那些科学问题是什么?
海归学者颜宁回击非议中的那些科学问题是什么?海归学者颜宁回击非议中的那些科学问题是什么?
颜宁从事的是结构生物学领域的研究。科学家们对蛋白质等生命基本元素的结构进行解析，进而了解它们的功能，为药物开发奠定基础。颜宁曾带领团队首次解析人源葡萄糖转运蛋白GLUT1，在离子通道结构解析等领域也做出了重要贡献，成果受到学界广泛认可。
然而，“人红是非多”，有一条她的攻击者贬低其工作的基本理由：结构生物学中解析蛋白质等工作无非是在冷冻电镜等昂贵设备加持下做出的重复性劳动，没有原创性可言。颜宁等头部科学家凭借这些别的研究组可能没有的设备，发论文“灌水”，“德不配位”。
而在AI（人工智能）快速发展的当下，这种批评又有了新的论调：擅长重复性工作的AI终将取代这些结构生物学家的工作，颜宁等人马上就要“混不下去”了，这才回到国内。
颜宁在微博中对这两种观点进行了回击。借由其最新发布的研究成果，颜宁说，冷冻电镜“加速了理解生命、药物研发的进程”，但仍然只是一种发现规律的工具，需要科学家提出生物学问题；而AI赋能则让科学家“摆脱一部分重复劳动”，但其预测的结果目前仍然无法取代真实世界的探索。
结构生物学与冷冻电镜
生命体由无数个蛋白质等生物大分子维持运转。它们有的负责搬运氧气，有的负责消化食物，有的负责抵御病毒。
在微观世界里，结构很大程度决定功能。如果某种蛋白质发生突变导致了疾病（比如癌细胞表面的受体蛋白），人类想要研发靶向药物，就必须知道蛋白质长什么样。这就是结构生物学对人类健康最直接的意义。
但问题是，蛋白质太小了，普通的光学显微镜根本看不见。另外，它们还处于动态变化之中，结构难以捕捉。在冷冻电镜成熟之前，科学家们主要使用“X射线晶体学”来解析结构，让蛋白质在特殊溶液中“结晶”固定下来，再用X射线去照射它们，通过其“影子”——衍射图谱来倒推它们的结构。DNA等物质的结构就是通过这种方法发现的。
冷冻电镜的原理则是通过瞬间超低温冷冻，让蛋白质定型，再使用高能电子束轰击，在底片上留下分子的二维剪影，将不同角度的剪影拼接，推理其结构。冷冻电镜技术不需要让蛋白质结晶，能够捕捉更复杂的生物大分子以及更加“脆弱”的膜蛋白等物质的瞬时动态结构，这是一个很大的突破。该技术的三位发明者于2017年获得了诺贝尔化学奖。
颜宁提到，冷冻电镜的问世让结构生物学研究人员“喜大普奔”，“终于不用把宝贵的时间用在令人绝望的结晶这一步了”。但冷冻电镜究其本质，也“就是个显微镜”，是生物发现的众多方法中的一种。
除了直接观察结构、研究背后的机制以外，科学家还可以通过遗传学方法，通过基因型对应生物表型，也可以通过生化实验的方法，通过不断地拆解、筛选和浓缩来搞清楚某个生物过程中的关键物质。
颜宁解释道，这些技术看似繁琐且重复，但都只是手段，其目的是通过结构这一媒介，“理解生物机制，搞清致病机理，发现生物规律，利用结构做药物设计、工程设计”，这些才是真正考验科学家的地方。
AI取代结构生物学家？
在生命体中，细胞根据遗传信息制造出一个个氨基酸，这些氨基酸链条快速折叠，形成结构，形成承担各种重要生命功能的蛋白质。与冷冻电镜等直接观察物质结构的方法不同，近年来快速发展的AI技术能够通过对大量已知数据的学习，直接从氨基酸序列预测蛋白质的结构。
它的大致原理是这样的：通过基因组计划和结构生物学的研究，人们已经大致知道了什么样的基因序列对应着什么样的氨基酸序列，也知道了很多基因变化对应的氨基酸序列和结构变化。从大量这些对应和共变关系的数据中，AI计算出了其中的复杂模式。
要知道构成一种蛋白质的氨基酸序列并没有那么难，如果AI能够从序列中准确预测结构，那将是结构生物学领域的重大突破。首先发明这一算法（AlphaFold）的三名科学家因为其突破性的潜力，于2024年获得了诺贝尔化学奖。
据此，攻击者们认为“颜宁的专业被取代了”。而颜宁说，如同冷冻电镜的发明，AI的出现让科研人员“又能摆脱一部分重复劳动”，但要完全依靠它对物质结构进行预测，目前还是不现实的。
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