Rosetta算法的诞生与早期发展
1998年，David Baker及其团队推出了Rosetta算法，这一工具迅速在蛋白质结构预测领域崭露头角。Rosetta基于蛋白质的生物物理特征，通过氨基酸序列计算预测蛋白质的三维结构。这一方法在第三届国际蛋白质结构预测大赛（CASP）中表现出色，成为蛋白质结构预测领域的代表性算法之一。
Rosetta@home与Foldit：集体智慧的胜利
为了应对蛋白质结构预测所需的巨大计算资源，Baker团队于2004年推出了Rosetta@home项目。这一项目利用全球志愿者的闲置计算资源，通过分布式计算进行蛋白质结构预测。随后，团队又开发了Foldit，一款蛋白质折叠的在线益智游戏，吸引了超过40万玩家参与。这些玩家不仅帮助解决了复杂的蛋白质折叠问题，还在科学研究中做出了实质性贡献。
Rosetta在蛋白质设计中的应用
Rosetta不仅在蛋白质结构预测中表现出色，还在蛋白质设计中发挥了重要作用。2003年，Baker团队成功设计出世界上第一个全新蛋白质Top7，这一突破性发现为蛋白质设计领域奠定了基础。通过Rosetta，研究人员可以输入所需的蛋白质结构，获得其氨基酸序列的建议，从而实现从零开始设计蛋白质结构和功能。
深度学习与RoseTTAFold的崛起
2020年，DeepMind的AlphaFold2在CASP14中取得了突破性进展，震撼了整个科学界。作为回应，Baker团队迅速开发了基于深度学习的RoseTTAFold。这一工具借鉴了AlphaFold2的技术，但计算耗能和时间更低，进一步提升了蛋白质结构预测的能力。RoseTTAFold的开源发布，标志着学术界与商业公司之间的合作进入了一个新的阶段。
Xaira Therapeutics：AI药物研发的新星
2024年，Baker联合创办的AI制药企业Xaira Therapeutics获得了超10亿美元的种子轮融资，成为全球最大医疗种子轮融资之一。该公司利用Baker团队开发的AI大模型RFdiffusion和ProteinMPNN，致力于通过新兴的AI技术重新设计和开发药物。Xaira Therapeutics的成立，标志着蛋白质设计技术在药物研发中的广泛应用。
“AI+蛋白质”赛道的未来挑战与机遇
尽管“AI+蛋白质”赛道取得了显著进展，但仍面临一些挑战。数据质量问题是AI应用中的一个关键限制因素，需要大量高质量的数据来训练和验证AI模型。此外，从设计具有特定分子功能的蛋白质到了解它们如何在人和生物体内运作，生物学的复杂性成为限制性步骤。然而，随着更多企业的加入和相关研究成果的加速，行业有望在某个时间节点迎来巨大突破。
结语
Rosetta算法及其后续发展的RoseTTAFold和RFdiffusion，不仅在蛋白质结构预测和设计领域取得了革命性进展，还通过Xaira Therapeutics等企业的成立，推动了蛋白质设计技术在药物研发中的广泛应用。随着“AI+蛋白质”赛道的不断发展，未来将迎来更多的挑战与机遇，为人类健康和生活带来更多的可能性。
通过David Baker及其团队的努力，Rosetta算法已经成为蛋白质科学与AI技术结合的典范，激励着全球科学家在探索未知的旅程中不断前行。
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