針對2024年諾貝爾化學獎頒發給「蛋白質結構預測」領域的研究成果，美國伊利諾伊大學芝加哥分校藥學教授 Sarfaraz K. Niazi 近日公開發表論文，直指目前主流的 AI 蛋白質結構預測模型 AlphaFold 與 RoseTTAFold「根本無法預測功能性蛋白質的三維結構」，不僅不具突破性，更不值得獲得諾貝爾獎肯定。
這篇名為《蛋白質結構預測中的量子力學悖論：與序列有內在聯繫，但又獨立於序列》的論文，於 4 月 9 日刊登在《Computational and Structural Biotechnology Reports》期刊。據指出，該文歷經多家期刊退稿、反覆審查與編輯會議，最終由出版《柳葉刀》的 Elsevier 出版社刊登，而決定刊登此文的主編，更是推翻了來自六位以上審稿人多達數十頁的反對意見。
Niazi 在接受《中國科學報》專訪時表示，靜態結構圖無法代表蛋白質真正在生理條件下的功能性構型，冷凍電子顯微鏡取得的「結構」只是凍結狀態下的樣貌，這與實際功能性蛋白質的立體構造幾乎無關。他進一步指出，若使用 AlphaFold 預測全新氨基酸序列所對應的蛋白質結構，模型幾乎完全失敗。
他透露，早在今年 1 月就發表第一篇論文，批判 AlphaFold 預測美國 FDA 批准的蛋白質藥物結構時置信度差異極大、缺乏可信關聯性。4 月的新論文更進一步指出，該模型只是從既有資料學習靜態構型，難以推演生理活性結構，其預測結果與真實功能完全脫鉤。
針對此番言論，AlphaFold 主要開發者、2024年諾貝爾化學獎得主之一的 John Jumper 也曾私下回覆 Niazi，承認其團隊從未主張可用置信度來對應蛋白質的物理化學性質，但對於預測本身依賴既有資料的批評，則未正面回應。
儘管在專業界引發討論與回響，但 Niazi 坦言，他寫信給諾貝爾獎評審委員會，表達研究觀點並未獲得任何回應，也早已料到這樣的結果。「歷史上對權威質疑的例子不勝枚舉，從伽利略到量子糾纏理論，我相信我的工作也會被記住，哪怕是爭議性的。」
對於有人認為 AlphaFold 雖非完美，但仍為科學研究提供工具性價值，Niazi 強調，若目的是預測具活性與功能的構型，那麼這類模型毫無實際意義。他也引用 1972 年諾貝爾獎得主 Anfinsen 與著名的 Levinthal 悖論為理論支撐，認為功能性結構受到熱力學條件影響，不可能單靠演算法預測。
目前 Niazi 已接到來自歐洲、中國等地科學家的建議，正計畫撰寫下一篇新論文，提出結合力場模擬與實驗驗證的新方法。他也透露，自己針對這一議題的另一篇文章已獲《自然》期刊接收，將於近期發表。
Niazi 呼籲，科研界不該盲目追捧人工智慧，更應回歸實驗設計與理論基礎。他說：「我歡迎批評，而不只是讚同。我希望中國科學家看到這些觀點，並加入討論。」
