近日，Google DeepMind（后称DeepMind）发布了AlphaFold3，再一次证明了DeepMind的强劲实力。

AlphaFold3拥有强大的分子预测能力，不仅能预测所有蛋白质结构，还能预测出蛋白质与DNA、RNA、抗体、小分子的相互作用。

与以往不同，此次AlphaFold3的模型是 DeepMind 和AI制药公司 Isomorphic Labs共同开发的，这项研究工作已经发表在《自然》杂志上。

AlphaFold3这篇论文中，有8位一作，以及18位核心贡献者（包含一作），总计近50人的团队，超过AlphaFold2的32位作者。

而AlphaFold3的科学家们大概都是什么样的背景，发挥出了不可思议的潜力，一次次引领AI模型的进步呢？

了解了AlphFold3研究团队后，智药局大致总结了以下几个特点：

（1） AlphaFold3的一作绝大多数背景出身于计算机、统计学、物理学等学科，跨界的研发人员很多（尤其是金融领域)

（2）不少人在DeepMind身兼多职，包括参与其他科学模型或者谷歌Gemini的研发

（3）与生物学相关的人才较少，且大多集中在神经科学、生物信息学、计算化学、计算生物学等与计算科学接近的学科

（4）DeepMind的人员流动性较低，员工忠诚度高，华人科学家较少

项目负责人

毫无疑问，AlphaFold3老板自然是DeepMind的首席执行官Demins Hassabis，还有此前为AlphaFold2立下汗马功劳的John Jumper。

这两位也凭借AlphaFold2横扫了多个奖项，例如曾经被称为“诺奖风向标”的拉斯克奖（The Lasker Awards）。

但Demins Hassabis掌管Google DeepMind这样庞大的研究机构，如今还要和OpenAI对打实在分身乏术，于是还有其他3位负责人。

Victor Bapst是DeepMind的高级研究工程师，是法国巴黎高师物理学博士，主要研究深度强化学习。

Pushmeet Kohli是DeepMind的研究副总裁，曾是剑桥大学的博后，也是他宣布AlphaFold3之后将开源的消息。

Max Jaderberg是Isomorphic Labs的首席AI科学家，加入Isomorphic之前在DeepMind工作7年，是深度学习和图像学习的大牛，不过之前似乎没有参加AlphaFold2的研发。

从左往右：Victor Bapst、Pushmeet Kohli、Max Jaderberg

他们共同和John Jumper一道，共同负责领导和监督该项目的研发和进展。

共同一作

AlphaFold3的第一作者均来自DeepMind，可以说该项目仍然是DeepMind主导。

Josh Abramson

Josh是美国加州大学伯克利分校的统计学博士，从2017年加入DeepMind以来，Josh已经呆了7年。

他此前投身于金融领域，曾任摩根大通的定量研究VP，而后从金融转向了人工智能。

不过从他之前的研究经历来看，Josh此前很少接触生命科学领域，而是主要研究方向是DeepMind的交互式AI Aengts团队。

Jonas Adler

他在瑞典皇家理工学院获得计算与应用数据科学博士学位，自2020年加入DeepMind以来，已经工作了5年。

在 DeepMind，他致力于科学机器学习，特别关注深度学习的逆问题以及模型驱动和数据驱动方法之间的交叉。

加入deepmind之前曾经在全球放疗巨头医科达（Elekta），负责机器学习、成像和优化以改善放射治疗。开发临床设备的算法并致力于下一代放射治疗系统的系统设计。

AlphaFold2的工作他也有参与，不过当时还不是一作，在其主页上，他还参与了谷歌Gemini1.5的开发。

Richard Evans

DeepMind资深科学家，加入DeepMind迄今已经9年。他也是AlphaFold2的一作，曾经参与AlphaFold Multimer等多项工作的开发。

Richard曾在英国帝国理工学院拿到计算机硕士学位，工作经验非常丰富，包括任职航班搜索公司Skyscanner、机器人公司、微软和DeepMind等。

Tim Green

Tim Green也是DeepMind8年的老员工了，曾是AlphaFold的技术主管。

Tim有深厚的物理学训练背景，研究生毕业于剑桥大学，博士毕业于牛津大学物理学系，研究方向包括计算材料科学、密度泛函理论、量子化学、凝聚态和核磁共振。

Alexander Pritzel

Alexander Pritzel是慕尼黑大学理论物理学博士，博士毕业后就立马加入了DeepMind，迄今为止已经快10年了。

他一直以来都参与AlphaFold 的研发，是AlphaFold架构进步的关键参与者，带来变革性的蛋白质结构预测能力。

此外，他还参与了谷歌的天气预报模型 Graphcast AI 、Gemini预训练大模型的研究，可以说身兼多职。

Olaf Ronneberger

Olaf Ronneberger是慕尼黑大学高能物理学博士。

2016 年 1 月，他从德国弗莱堡大学加入 DeepMind，目前他仍担任该大学计算机科学兼职教授。

他是将现代深度学习方法引入生物医学图像分析的先驱之一，在该领域拥有超过 15 年的工作经验，多篇文章发表于计算机视觉和生物医学期刊。

Lindsay Willmore

Lindsay是团队内为数不多的生物学科学家出身的，博士毕业于普林斯顿大学神经科学，但她本科专业是计算机专业，是不可多得的跨界人才。

基于生物信息学的背景，她的博士研究方向是通过体内实验和计算方法了解多巴胺能对压力相关疾病和恢复力的贡献。

来自Isomorphic Labs的作者

在AlphaFold3的工作中，除了绝大多数来自DeepMind的科学家外，还有少量来自Isomorphic Labs的研究人员。

众所周知，Isomorphic Labs是DeepMind孵化而来，两者之间有着千丝万缕的关系，均由Demis Hassabis担任首席执行官。

尽管也有新鲜血液，但AlphaFold3的Isomorphic Labs的研究人员几乎可以等同DeepMind的员工。

Alexey Cherepanov

Alexey也是论文的核心贡献者，毕业于莫斯科国立大学。

他本人是从谷歌软件工程师，Deepmind的软件工程师，再到Isomorphic Labs，很顺畅地完成了三连跳，但都没有离开谷歌体系。

Alden (Chia-Chun) Hung

Isomorphic Labs的科学家Chia-Chun Hung也来自DeepMind，此前在DeepMind全职工作7年，也是少数的华人。

2022年2月，他从DeepMind无缝衔接到Isomorphic Labs，可能是看重了他在医学方面的背景。

他获得了两个博士学位，一个是台湾长庚大学的医学博士，而后他又赴美读了约翰霍普金斯大学的神经科学博士学位。可以看到DeepMind早期主要招收神经科学博士。

Joshua Bambrick

尽管Joshua不是一作，但是也是AlphaFold3的核心贡献者，他没有在DeepMind的工作经验，而是直接入职Isomorphic Labs。

加入Isomorphic Labs之前，是彭博社的AI研究科学家，是机器学习团队当时最年轻的新成员，在彭博社负责创新产品的研发。

他在剑桥大学基督学院取得了计算机科学的硕士学位。

除此之外，DeepMind也补充了和药物计算相关的科学家。

例如David Evans，博士毕业于剑桥大学计算化学，毕业后加入礼来14年，一路升职称为礼来英国计算化学团队负责人，在上市AI制药公司Exscientia短暂任职了一年后来到DeepMind。

团队走向何方？

DeepMind的伟大在于，愿意将资源和顶级人才投向数学、物理学、生命科学等最难攻克的领域。

要知道，此前AI+生命科学是离钱最远的学科，就连此前领导了AlphaFold2这一开创性研究成果的John Jumper也打算找份金融领域的工作养家。

如今该领域也能从金融吸纳人才，DeepMind真的功不可没。

而从AlphFold的研发团队背景来看，由于这一系列模型基本不涉及湿实验验证，这些人基本上还是能够说同一种语言的。

不过对于Isomorphic 这样以药物研发为目标的初创公司而言，势必要补充药化专家和生物学家，团队融合将是重要问题。

据智药局了解，国内绝大多数AI制药公司的湿实验团队远远大于干实验团队。更重要的是，Isomorphic将和传统制药企业开展深度互动与合作。

而留在DeepMind的科学家们下一步的打算，也必将受到全世界的关注。

回想一下，当最初的 AlphaFold 问世时，它明确没有从第一性原理中汲取灵感。而是运用深度学习模型解决了蛋白质结构预测的问题，为制药行业带来全新的视角。

所以，期待DeepMind这样顶级团队，为生命科学带来不一样的惊喜。

—The End—

推荐阅读