近年来，人工智能正在深刻改变生命科学研究范式。其中，由DeepMind开发的AlphaFold被认为是人工智能发展史上的里程碑成果之一。AlphaFold不仅突破了困扰结构生物学数十年的蛋白质三维结构预测难题，而且随着AlphaFold 3的发布，其预测对象已经扩展至蛋白质、DNA、RNA、小分子、离子及其复杂相互作用体系，在药物研发、疾病机制研究、生物材料设计等领域展现出巨大潜力，推动分子科学进入人工智能驱动的新阶段。

近日，围绕药物设计这一前沿课题，生物信息学团队的江健教授取得重要研究进展，在生物学领域顶级期刊《Annual Review of Biochemistry》（中科院一区Top（升级版2025）, IF：24.9）发表题为 “Unexpected Applications of AlphaFold in Molecular Sciences（https://doi.org/10.1146/annurev-biochem-051424-071952）”的综述论文。江健教授为该论文的第一作者，其硕士研究生王桂林为共同第一作者，武汉纺织大学为第一单位。该工作与团队多位教师及美国密歇根州立大学Guo-wei Wei教授等团队共同完成。

论文从多个角度系统总结了AlphaFold在分子科学中的创新应用。在化学生物学领域，重点介绍了AlphaFold在酶设计与催化预测、小分子—蛋白质相互作用分析、人工智能辅助药物发现以及化学反应机制预测等方面的最新研究进展；在结构生物学与生物医学方向，系统总结了AlphaFold在RNA和DNA结构预测、无序蛋白研究、病原体演化分析以及疫苗设计中的重要应用；在材料科学领域，重点介绍了蛋白质材料设计、生物纳米材料、蛋白质递药系统以及功能高分子材料设计等研究进展；此外，论文还综述了AlphaFold在蛋白质相互作用网络、多组学数据融合、复杂网络分析以及系统生物学中的应用，为人工智能赋能分子科学提供了完整的发展图景。

值得关注的是，论文不仅总结了AlphaFold在生命科学中的传统应用，更着重讨论了其在材料科学、复杂系统、网络科学以及数学人工智能等新兴交叉领域的广阔应用前景，充分体现了人工智能技术推动学科交叉融合的发展趋势。这种从结构预测工具到分子科学通用人工智能平台的发展理念，为未来智能药物研发、精准医疗、生物制造及新材料设计提供了新的研究思路，也为人工智能赋能基础科学研究提供了重要参考。

《Annual Review of Biochemistry》创刊于1932年，是国际公认的生物化学领域最具影响力的综述期刊之一。该期刊长期聚焦生命科学前沿方向，刊载的综述文章通常代表着国际相关研究领域的发展趋势和最新进展，对科研工作具有重要的引领作用。此次论文成功发表，充分体现了团队在人工智能与生命科学交叉研究领域取得的重要进展，也标志着团队相关研究成果获得了国际同行的高度认可。

未来，团队将继续面向人工智能赋能生命科学这一国际前沿方向，围绕蛋白质结构预测、智能药物设计、拓扑深度学习、生成式人工智能以及多组学数据融合等热点问题开展深入研究，持续推进数学、人工智能与生命科学的交叉创新，为人工智能驱动生命科学的发展贡献更多高水平科研成果。