在人工智能的世界裏，AlphaFold曾是蛋白質預測的霸主。但現在，它迎來了一位新夥伴——AlphaSeq。這個由A-Alpha Bio公司推出的數據庫，不僅打破了AlphaFold的侷限，還開闢了蛋白質相互作用（PPI）研究的新天地。

AlphaFold雖然在蛋白質結構預測上取得了巨大成功，但在PPI預測上卻顯得力不從心。PPI預測的複雜性，就像是一道難以逾越的高牆。然而，A-Alpha Bio公司的AlphaSeq數據庫，就像是一位勇敢的攀登者，成功翻越了這座高牆。

生物學研究 細胞 蛋白質

圖源備註：圖片由AI生成，圖片授權服務商Midjourney

AlphaSeq包含了超過7.5億條測量結果，成爲世界上最大的PPI數據集。這個龐大的數據集，不僅爲AlphaBind模型提供了豐富的訓練材料，還讓蛋白質設計和新蛋白質的發現變得更加精準。

更令人驚歎的是，AlphaSeq的實驗平臺能夠同時定量測量數百萬個PPI的結合親和力，並快速得出結果。這種規模化的擴展能力，就像是一個超級加速器，讓蛋白質研究的步伐邁得更快、更遠。

A-Alpha Bio公司的實力不容小覷。他們不僅有計算生物學領域的大牛David Baker作爲科學顧問，還有一羣才華橫溢的聯合創始人。他們的技術，源自於Baker實驗室在2017年發表的一篇論文，這篇論文描述了對PPI數據進行大規模收集和表徵的基本方法。

AlphaSeq的原理，其實源自於酵母細胞的配對過程。研究人員巧妙地利用了這一自然現象，通過基因改造，讓蛋白質相互作用的強度決定了酵母細胞的配對可能性。這種創新的方法，不僅讓蛋白質相互作用的測量變得簡單快捷，還爲蛋白質研究開闢了新的道路。

雖然AlphaSeq目前還沒有發佈最新的論文，關於AlphaBind模型的信息也十分有限，但它的應用前景無疑是廣闊的。無論是設計免疫細胞因子等藥物，還是與大型製藥公司合作開發「分子膠」，AlphaSeq都展現出了巨大的潛力。

在這個人工智能和大數據的時代，AlphaSeq和AlphaBind模型的出現，不僅僅是科技進步的象徵，更是人類探索生命奧祕的一次偉大飛躍。讓我們一起期待，這些AI助手如何繼續爲我們揭開生命的神祕面紗。