不断破译蛋白质折叠密码的生物信息学专家，从物理跨界到分子生物的科研“火炬手”，在学科交叉的无人区享受创新乐趣的“老顽童”，“AlphaFold”抱薪者……一连串关键词见证了深圳湾实验室系统与物理生物学研究所副所长、资深研究员周耀旗跌宕起伏的科技达人生涯。

深圳湾实验室系统与物理生物学研究所副所长、资深研究员周耀旗。 （受访者供图）

(资料图)

预测蛋白质结构

“能不能用测序的方法就将蛋白质的结构测出来？”这道难题萦绕在周耀旗脑海中，他试图采用新IT+BT（Info-technology信息技术+ Bio-technology生物技术），在蛋白质中产生同样结构的突变序列，然后再用高通量测序发现那些结构相同的序列。

海量的蛋白质结构信息蕴藏着生命信息的密码，如果这个蛋白在某个疾病中起关键作用的话，有了它的结构，就可以设计药物分子来抑制它的功能。

周耀旗首倡的无结构碎片结构预测方法，被视为正在给整个结构生物学带来颠覆性变化的AI工具——“AlphaFold 2”的重要底层技术基座。

上世纪80年代，周耀旗还是一名刚考上中国科学技术大学的本科生。1984年，他通过中美化学研究生项目获得了前往美国攻读理论化学专业博士的机会。

1990年，完成博士学业的周耀旗进入一家小型创业公司。1994年，三十而立的周耀旗辞职投身博士后工作，探索复杂生物高分子领域的创新。之后，周耀旗在美国、澳大利亚的多所高校任教。他与团队成员发展出一个基于模板的蛋白质结构预测方法——SPARKS和SP3，并一举拿下2004年国际蛋白质结构预测比赛基于模板预测的第一名。

2009年，周耀旗和团队发现，通过预测真实角度来建立、约束、优化主链结构，完全不需要使用蛋白质的已知结构，或已知结构碎片来作为模块。这一重大发现为蛋白质结构预测和重建，开辟了一条新路。

4年后，周耀旗使用深度学习方法进一步改进蛋白质连续角度预测。

见证“冷门”变“热门”

2020年11月30日，英国人工智能公司DeepMind开发的人工智能程序AlphaFold 2横空出世，对大部分蛋白质结构的预测达到了人类利用冷冻电镜等复杂仪器观察预测的水平。

值得注意的是，AlphaFold 2中的深度学习方法，受到了之前借鉴周耀旗研究方法进行创新的研究人员开展端到端结构预测的启发。

这也意味着，周耀旗在这场技术革新大潮中，扮演了底层技术框架“抱薪者”角色。

站在聚光灯下，面对赞誉，周耀旗谦虚地表示，自己只是一名“薪火相传的‘火炬手’”，恰好见证了“冷门”课题变成“热门”话题的过程。“在近60年无数科学家的传递下，很荣幸成为其中的一棒。”

值得一提的是，早在2014年，周耀旗就与团队在业界率先利用AI进行蛋白质设计。在AlphaFold2实现蛋白质结构预测突破之后，基于AI的蛋白质设计领域正迎来井喷式的高速发展，成为另一个“冷门”变“热门”的范例。

深圳湾实验室“突变”

2021年，深圳湾实验室伸来橄榄枝，聘请周耀旗担任系统与物理生物学研究所副所长。

深圳湾实验室是生命信息与生物医药领域的重大创新载体，其创新的管理模式，让周耀旗得以静下心来，开展一些以前不敢尝试的研究。

经过一年多的布局，周耀旗的实验室已步入正轨。其团队成员从2021年7月的11人扩充到25人，其中不乏生物、物理、化学、人工智能等多学科背景的研究人员和工程师。

目前，周耀旗与团队已确定三个研究方向。其中在基础研究方面，结合计算和高通量实验，在AlphaFold的基础上继续开展蛋白质/RNA结构预测；在应用研究方面，探索针对病毒和癌症的小分子药、生物药、纳米抗体等方向的应用；在原创研发方面，有望在新的免疫印迹成像仪和自动进化仪等应用仪器研制方面更进一步。

周耀旗的办公桌对面，有一块写满了与团队成员进行讨论交流内容的白板，在众多英文公式中，“突变”两个汉字十分醒目。

“‘突变’是做蛋白质结构预测项目中的一个关键步骤，你需要‘突变’，才能产生新的序列，进而筛选出不受突变影响的蛋白质结构。”周耀旗解释说。

在过去的5年（2017-2022），周耀旗论文引用量的年增长率平均是15%。今年3月28日，信息分析公司爱思唯尔（Elsevier）发布了2022“中国高被引学者”榜单，周耀旗入选中国高被引学者，上榜学科为生物学。

（原标题《深圳湾实验室周耀旗 科研“火炬手” 创新“老顽童”》）

（作者：深圳商报首席记者 王海荣 实习生 黄思霖）