AlphaFold 在 CASP13 蛋白质结构预测评测中夺冠

背景

CASP（Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction，蛋白质结构预测技术评测）是一项每两年举行一次的盲测：参赛团队在实验结构尚未公开时提交预测，随后由组织方用后来测定的实验结构打分^[1]。第 13 届评测 CASP13 于 2018 年 12 月 1 日至 4 日举行^[3]。蛋白质是由氨基酸连成的链，会折叠成三维结构，而结构与其功能密切相关；仅从序列推断结构，是生物学中的一个核心问题。

发生了什么

在 CASP13 上，DeepMind 的 AlphaFold 总排名第一^[1][2][3]。DeepMind 表示，AlphaFold 在 CASP13 参赛者中取得了最高的准确度^[4]。由于是盲测，团队提交预测时看不到用于评分的实验结构，因此排名反映的是方法在面对当时结构未知的蛋白质时的表现。

关键细节

差距在 hardest 的一批目标上最明显。在评测最难的 43 个目标中，AlphaFold 为其中 25 个给出了最好的预测^[1]。它的 GDT 中位数为 58.9，排在后面的两支队伍分别为 52.5 和 52.4^[1]。GDT 衡量的是预测结构与实验结构之间的吻合程度。

AlphaFold 输出的不只是单一的结构坐标，它还预测残基之间距离的分布^[1][3]。也就是说，对于一对残基，它给出的并不只是一个固定距离，而是两者间距的概率分布。这种表示保留了预测中各部分的不确定性，而不是只给出一个确定值。

影响

两年后，DeepMind 的后续系统 AlphaFold2 在 CASP14 上取得了 92.4 的 GDT 中位数^[1][4]。与 AlphaFold 在 CASP13 上的 58.9 相比^[1]，这两个结果清楚显示了两届评测之间预测准确度的变化，也成为后来衡量该系统进展的参照点。