从人才流失到智慧回流:AlphaFold 试图重塑非洲科研DNA

编辑丨toileter2024 年,诺贝尔化学奖再次强调了结构生物学在现代科学中的变革性作用。 它表彰了 David Baker 对蛋白质设计和 AlphaFold 开发的贡献。 AlphaFold 是一种最先进的 AI 工具,用于根据初级氨基酸序列预测蛋白质的 3D 结构。

图片

编辑丨toileter

2024 年,诺贝尔化学奖再次强调了结构生物学在现代科学中的变革性作用。它表彰了 David Baker 对蛋白质设计和 AlphaFold 开发的贡献。

AlphaFold 是一种最先进的 AI 工具,用于根据初级氨基酸序列预测蛋白质的 3D 结构。它加速和完善了对基于结构的药物设计至关重要的蛋白质建模,从而有可能应对全球健康挑战。

但 AlphaFold 代表的不仅仅是蛋白质结构预测工具;它还有助于重塑科学合作和知识生产的范式。通过使准确蛋白质模型的访问民主化,它超越了传统障碍,使更广泛的研究人员能够参与复杂的生物学问题。

一个非营利性组织 BioStruct-Africa 致力于在非洲发展结构生物学专业知识。作为其使命的一部分,BioStruct-Africa 已将 AlphaFold 整合到其培训计划中,以推动非洲大陆的结构生物学领域发展。

他们的宣传以「Leveraging AlphaFold for innovation and sustainable health research in Africa」为题,于 2025 年 2 月 4 日发布在《Nature Communications》。

图片

他们指出,「如果不解决缺乏研究基础设施、资金和支持性科学政策的问题,非洲的结构生物学能力建设工作将继续受到人才流失的持续挑战的阻碍」。

最近,该组织第五次举办了一个研讨会,让来自整个非洲大陆的早期职业研究人员和学生获得了使用 AlphaFold 的基本技能。几乎所有与会者都发现 AlphaFold 与他们当前的研究高度相关,并认为它是对他们技能组合的宝贵补充。研讨会质量也得到了高度评价,大多数与会者都表示非常满意。

虽然研讨会期间技能和知识的获得与 BioStruct-Africa 的使命一致,但反馈中出现了一个关键问题:参与者打算搬到北半球继续深造或职业发展,以及在实验室或更大的研究基础设施中寻求更多的实践培训。

与会者强调,增加对实验室、设备和培训的投资可以弥合理论知识和实际应用之间的差距,使他们在当地工作更加可行。此外,留在国外的机构可能会将他们的研究重点与当地机构的研究重点重新调整,从而转移对非洲紧迫的健康挑战的注意力。

这些发现凸显了两个关键挑战:早期职业研究人员和学生的培训机会有限,以及难以吸引回国研究人员,这些研究人员在搬迁接受初始或高级培训后经常选择留在国外。

与此同时,研讨会参与者还强调了他们对当地能力建设的承诺。大多数人表示很有可能向他们的同行推荐该研讨会,这表明他们希望为非洲结构生物学从业者社区的繁荣做出贡献。

BioStruct-Africa 的 AlphaFold 研讨会和指导计划是能力建设的重要组成部分,但它只是科学创新所需的更广泛生态系统的一部分。为了应对突出的挑战并留住人才,解决导致科学家在海外寻找机会的基础设施和资源缺口至关重要。

2024 年 10 月在 Wellcome Trust 基金的支持下成立的非洲生物信息学研究所和 Chan Zuckerberg 倡议等提议正在开始满足其中一些需求。像这样的研究所和倡议可以为非洲国家之间更加自给自足的研究生态系统奠定基础。

先进技术、基层倡议和新兴科学社区的整合,在互补科学政策努力的支持下,应齐心协力,创建一个研究生态系统,使科学家能够在当地和区域环境中茁壮成长。

该组织呼吁,为了真正利用 BioStruct-Africa 等计划的潜力,非洲国家和全球利益相关者必须合作支持符合非洲独特健康需求的举措。这样,不仅可以留住人才,还可以促进植根于非洲并嵌入全球科学的创新和健康研究的新时代。

相关链接:https://www.nature.com/articles/s41467-025-56545-y

相关资讯

Nature报导:研究人员如何使用 AI?科学领域利弊调查分析

编辑 | matrix人工智能正在重塑科研领域。 根据出版公司 Wiley 最新发布的一项大规模调查显示,研究人员普遍认为在未来两年内,AI 工具将在学术研究和出版领域获得广泛接受。 这项调查涵盖了来自 70 多个国家的近 5000 名研究人员,深入探讨了他们对生成式 AI 工具的使用现状和未来展望。

AI伪造论文渗透学术圈:Google Scholar成虚假科学温床,如何应对?

编辑 | 1984随着生成式 AI 技术的普及,学术界正面临着一个新的挑战:越来越多疑似由 AI 生成的研究论文正在渗透到学术期刊、档案库和知识库中。 这些论文通常借助 ChatGPT 等普及型 AI 应用来模仿学术写作风格,其危害不容忽视。 作为广受欢迎的学术搜索引擎,Google Scholar 在展示搜索结果时,并未区分这些可疑论文与经过严格质量把关的研究成果。

AI赋能蛋白质研究:SaprotHub让蛋白质AI模型训练和调用不再有门槛!

编辑 | ScienceAI近年来,AI 技术在蛋白质研究领域发挥了越来越重要的作用。 从 AlphaFold2 在结构预测任务上的脱颖而出,到各类蛋白质语言模型(PLMs)在功能预测方面的重大进展,生物研究者们可以利用各式各样的 AI 模型来辅助他们的研究。 然而,随着模型变得越来越复杂,如何训练和调用这些 AI 模型对于缺乏机器学习专业知识的研究者来说是一件非常具有挑战的任务,也因此限制了 AI 技术在实际研究中的应用。