■记者Zhao Guangli，实习生Zhao Want，2024年诺贝尔化学奖获得了三名学者，并赞扬了他们在计算蛋白质设计和蛋白质结构方面的成就。但是，同行最近回顾的一篇论文提出了有关该奖项的问题。芝加哥伊利诺伊大学药学院的兼职教授Sarfaraz K. Niezi指出，与该奖项相关的蛋白质结构的预测模型（Alphafold和Rosettafold）无法预测功能蛋白的三维结构，“最近，《诺贝尔奖》。一篇经常发表的论文：《中国科学日报》：您什么时候开始询问这种蛋白质预测算法的局限性？是什么改变了您对预测蛋白质结构的实用性的看法？ Niazi：我们的第一个相关角色于2024年1月发表。当时，我们试图使用Alphafold进行预先指示美国食品药品监督管理局（FDA）批准的所有蛋白质药物的结构，并发现alphafold提供的蛋白质结构的信心在较小的肽中差异很大且较低。我们试图将这种置信度与蛋白质的各种物理化学特性以及形成的官能团的特性相关联，但是我们发现氨基酸和任何所有权之间的置信度没有关系，也没有相关性。我们在纸上报告此结果并提供大量数据。在四月份发表的一篇论文中，我建议αFold预测基于蛋白质数据库（PDB）中可用的数据以及αFold产生的数据。我们的试验表明，如果对蛋白质结构的预测进行了全新的氨基酸消费，则Alphafold将完全无效。本文仅在被许多人拒绝后才发表期刊。论文发表后，我收到了来自欧洲，美国和中国许多科学家的电子邮件。所有的评论都鼓舞人心，没有人问我的假设。其中，来自中国和德国的两名科学家建议我考虑新的计算模型。我也有一篇论文讨论了大自然已经接受的话题，并将很快看到。销售 - 中国科学：Magkagkangayou是John Jumper，John Jumper是2024年诺贝尔化学获奖者奖之一，并收到了回应。你能谈谈吗？ Niazi：发表2024年论文后，我们联系了跳线，他的反应直接 - 我们不应将物理化学特性与氨基酸或αFodd的信心相关联。他没有解释基本批评，即整个Alphafold研究过程都是基于知名的结构。 “中国科学日报”：您给诺贝尔奖委员会致信，您得到了回应吗？ Niazi：我知道我放了什么这一点是完全有争议的。我写信给诺贝尔奖委员会分享我的论文和长期讨论，但也告诉他们我没想到有任何回应。最终，没有回应，也没有。欢迎受到批评，不仅同意《中国科学》：您认为这种类型的基于算法的猜测工具在研究蛋白质结构和功能方面有多有效？研究人员应该如何理解，选择和合理地使用此类人工智能工具？ Niazi：在这一点上，许多人反对我。我要显示的是，预言的目的是确定一个活跃的结构，然后任何预测生理结构的算法无价值。此外，它与算法计算能力无关，但与未正确计算的特征有关，但这是可以计算给我们的唯一特征（指静态结构）。该算法从著名的冷冻结构中学习，因此它只能提供有关冷冻结构的一些想法。难怪该算法在猜测Wagonsg结构方面不起作用，即使对于知名结构，信心水平也很低。中国节 - 到周日：您批评这些技术方法以获取蛋白质结构。您认为生命科学的正确研究路线是什么？ Niazi：在我看来，2024年诺贝尔化学奖获得了不当的授予。有必要改变我们在实验设计方面的研究方向，因为数十亿美元投资于基于AI的数据传输，这会影响实验设计。但是，识别和实施这一想法并不容易 - 这是或不容易。我们不能以这种理解“公平”妥协。我希望尽快讨论我的想法，并希望我提出的问题将来被认为是一个突破。当然，我也希望中国科学家能理解这一信息并得到他们的批评，而不是只是同意。相关论文信息：https：//dii.org/10.3390/biomedinformatics4010007https://diii.org/10.1016/j.csbr.2025.100039