四年前，DeepMind的AlphaFold2系统在CASP14大赛中的惊人表现为蛋白质结构预测领域带来了前所未有的突破，同时也推动了基于人工智能（AI）的蛋白及核酸等分子的结构预测的飞速发展。
CASP全称为Critical Assessment of Structure Prediction，即“结构预测关键评估”。CASP大赛两年一次，是全球结构预测领域最具权威性的竞赛，对于检验算法性能具有重要的指导意义。
近日，CASP16大赛结果重磅揭晓，国内多个团队成绩突出。例如，在蛋白质结构域预测类别，山东大学杨建益团队包揽前三名；在RNA多聚体预测类别（Rank SUM Zscore >-2.0）普美瑞生物常珊/孔韧团队位列第一。
具体来说，CASP16大赛主要包括以下几大预测类别:
1）单个蛋白和结构域预测：这是CASP大赛的传统项目。
CASP16蛋白质结构域预测排名节选
2）蛋白质复合物结构预测：评估当前的方法正确模拟亚基-亚基和蛋白质-蛋白质相互作用的能力。
CASP16蛋白质复合物结构预测排名节选
3）准确性评估：本届CASP进行多聚复合物和亚基间界面的准确性评估。
4）核酸单体及多聚体结构预测：先前的CASP大赛引入了RNA结构预测这个类别，结果非常有趣和具有挑战性。对于这类大分子，深度学习方法似乎还尚未取得明显突破。本届CASP大赛包含了RNA和DNA的单体结构及核酸多聚体结构预测，以及蛋白质-核酸复合物结构预测。
CASP16 RNA单体结构域预测排名节选
CASP16 RNA多聚体结构域预测排名节选
5）蛋白质-配体复合物结构预测：上一轮CAPS大赛首次引入这个预测类别，但结果与RNA结构预测一样，深度学习方法还未显示出与蛋白质结构预测类似的突破性进展。但这类预测与药物设计密切相关。CAPS16大赛在上一届的基础上设置了药物靶标-配体pose预测以及亲和力预测。
CASP16药物靶标-配体pose预测排名
6）大分子多构象预测：大分子多构象预测变得越来越重要，CASP在2022年首次纳入了这一类别。
CASP16官网显示，本届大赛中，来自世界各地的近100个研究小组基于100多个建模实体提交了8万多个模型。
普美瑞生物首席科学顾问常珊博士
普美瑞生物常珊博士告诉医药魔方Pro：“与两年前的CASP15大赛相比，CASP16大赛复杂度和难度都有所提升。首先是赛事规则更复杂，如多聚体结构预测，分成3个阶段：第一个阶段不告知多聚化状态，各参赛组需要自己预测或判断多聚化情况，再进行结构预测；第二个阶段告知多聚化状态，各参赛组进行结构预测；第三阶段给出MassiveFold结果，各参赛组再次综合提交结构预测。这样复杂的规则也增加了竞赛的难度。其次，RNA结构预测的难度明显提升。RNA的链长更长，而且很多题目需要预测多聚体。如果采用AlphaFold 3（AF3）预测，这样的体系预测结果的置信度也非常低。最后，配体预测题目更贴近药物研发，一方面需要预测的小分子数量更多，数百个分子增加了计算的难度；同时需要预测亲和力值，这对于制药公司非常重要。”
从结果来看，整体来说，本届CASP大赛中，首先是抗原-抗体体系有了较大的突破，相比上一届CASP15大赛在抗原-抗体上的预测结果，有了较大幅度的提升。其次是配体pose预测方面，组委会对AF3的预测情况进行了比较，与排名第一的ClusPro相比略有优势，显示出配体预测AI明显有了超越传统方法的优势。在药物靶标-配体pose预测类别，常珊/孔韧团队同样取得了领先名次，在所有竞争团队中位居第三。
同时，常珊博士表示，尽管每年都会取得突破，但在结构预测领域，仍有多重挑战需要克服，例如RNA结构预测仍然困难较大，特别是长链RNA和多聚体结构的预测，目前没有更为准确的方法出现，AF3仍然和人工组之间有一定差距。另外，CASP16提出的一些新问题也是未来结构预测的挑战，比如多聚体状态的预测，以及和药物研发场景更为贴近的药物靶标-配体亲和力的预测等。这些挑战也将是未来几届CASP大赛比拼的重点方向。
值得一提的是，据常珊博士透露，在12月初的CASP16会议上，2024年诺贝尔奖化学奖获得者John Jumper和David Baker做了精彩报告，他们也是CASP竞赛的重要参与者。本届诺贝尔化学奖的获奖理由与CASP结构预测密切相关，这让各参赛团队备受鼓舞。 （知识卡：2024年诺贝尔化学奖一半授予David Baker，以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献；另一半共同授予Demis Hassabis和John Jumper，以表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就，借助在2020年提出的AI模型AlphaFold2，他们能够预测几乎所有2亿种已知蛋白质的结构。）
“此次，多个国内团队线下参与了CASP16大会，参会团队均积极建议下一届或者后续某一届CASP评估会在中国举办。我们相信，这对于让国外专家了解中国结构预测领域的发展有着非常重要的意义。”常珊博士说道。
参考资料：
[1]https://www.predictioncenter.org/casp16/index.cgi
[2]https://mp.weixin.qq.com/s/U6UQC38bG4Q3fpsFJXBAmw
[3]https://www.view.sdu.edu.cn/info/1021/197779.htm
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