CASP或将停办！蛋白质结构预测风向标大赛因NIH断供而前途未卜

一项名为「蛋白质结构预测关键评估（Critical Assessment of protein Structure Prediction）」的竞赛面临停办风险——正是那个 AlphaFold 亮剑夺魁的行业风向标大赛 CASP。

美东时间 7 月 2 日，Science 发布独家报道称，美国国家卫生研究院（NIH）对 CASP 的资助已经消耗殆尽，而负责管理项目经费的加州大学戴维斯分校（UC Davis）虽然提供了紧急支持，但也将在 8 月 8 日耗尽，CASP 面临停办危机。CASP 主管 Krzysztof Fidelis 表示，他上周刚收到 UC Davis 发出的 45 天解聘通知。

据悉，CASP 组织者去年曾提交了一份 80 万美元的续约资助申请，并多次询问进展，但美国国家卫生研究院（NIH）官员始终未就该项目的未来做出任何保证与回应。CASP 联合创始人、马里兰大学教授 John Moult 表示，赛事组织方目前正紧急寻求来自基金会及其他国家的替代资金来源。

「如果 CASP 停办，将是生物科学界的重大损失」，密苏里大学的蛋白质建模专家 Jianlin Cheng 表示，「CASP 是全球最成功、最负盛名的科学竞赛。这项赛事不仅推动了诸如 RosettaFold 和谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 等 AI 项目，还不断扩展其赛题范围，例如开展药物分子如何与蛋白质靶点结合的预测竞赛，这一过程对于新药研发至关重要。可以说，CASP 持续对众多科学研究领域产生深远影响」。

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30 年 16 届赛事，见证行业高楼起

作为每两年才举办一次的国际赛事，始办于 1994 年的 CASP，在 30 余年中见证了无数行业重要成果，很好地反映了生物学领域的发展趋势。

这项赛事的核心旨在独立评估各类计算模型在解决蛋白质折叠问题上的能力，即预测线性氨基酸链如何折叠成具有特定功能的三维结构。参赛者需要在没有实验数据的前提下，仅根据蛋白质的氨基酸序列，预测其结构模型。随后，这些预测将与实验室中通过X射线晶体学或冷冻电镜等方法解析出的真实结构进行对比，评估准确度。

最初，这一任务极为艰难，参与蛋白质结构预测的研究团队经常声称已经取得了重大突破，而 CASP 的目标便是提供一个公平、公开的舞台，让所有预测方法进行直接对比，找出实际效果更优的技术途径，从而推动该领域的发展。正如德克萨斯大学西南医学中心的生物化学家 Nick Grishin 所言，「每个人都觉得自己的方法最棒，这是人之常情，当各种方法真正同台竞技时，才能看出哪些地方失败了，而正是这些失败推动了科学的进步」。

回顾该赛事几十载的发展，于 1994 年确立了严格的盲测标准与社区评审机制，而后在 2006 年引入自由建模（Free Modeling）和模板建模（Template-based Modeling）两类赛道，促进算法多样性发展。2018 年，Google DeepMind 携初代 AlphaFold 亮相 CASP13，引发广泛关注。两年后，DeepMind 再度参赛，AlphaFold2 惊艳全场，其预测精度首次接近实验结构，引发全球震动，被认为「基本解决了蛋白质结构预测问题」。

曾多次参与 CASP 大赛的南开大学郑伟教授曾在接受 HyperAI超神经专访时评价道，「AlphaFold2 很好地整合了学术界课题组过往的优质成果与经验，并且投入更大精力进行模型训练，找到了最优解决方案，AlphaFold2 的表现真的让人眼前一亮」。

AlphaFold2 的一战成名也在某种程度上将这个业内公认技术发展风向标推向了更加广阔的舞台。尤其是在 2023 年诺贝尔奖授予 David Baker、Demis Hassabis、John M. Jumper 后，AI for Science 的热度高涨，CASP 的竞争也更加激烈。

据参与 CASP16 并在多个赛道夺冠的郑伟教授介绍，这一届比赛「整体竞争性、难度相较之前都有所上升」。首先是参赛团队比历届明显增多，「今年应该是比赛举办以来参赛团队数量最多的一届，并且主要集中在学术界，很多参赛经验丰富的老 CASPer 出席，所以整体竞争非常激烈」。其次是比赛难度增强，一方面象征着蛋白质结构预测领域的整体技术提升，另一方面也印证了行业需求更加清晰，所以这一届竞赛「更加倾向于实际生物学问题」。

据报道，在 CASP16 中，来自全球的 209 个团队不仅挑战了单个蛋白质的结构预测，还尝试解析 RNA 分子、蛋白质复合体、药物与蛋白结合物，以及无序蛋白质可能呈现的多种构象等更为复杂的三维结构。

图源：CASP 官网

按照惯例，2026 年将举办新一届 CASP 竞赛，但是由于 NIH 的「断供」，这个含金量如此之高的业内竞赛前路却充满不确定，如若 NIH 迟迟不做回应，是否能有其他机构或企业伸出援手？

网友呼吁 DeepMind 挺身而出

众所周知，自 2025 年 1 月走马上任美国政府效率部门（DOGE）后，马斯克便开始大刀阔斧地对联邦政府的开支进行削减，关机构、裁员工、消除合同……美国国际开发署 (USAID)、美国国立卫生研究院 (NIH)、教育部、美国国家科学基金会 (NSF)、美国国家航空航天局 (NASA) 等将近 30 个政府机构被波及，这也间接影响到科学、医学界及其他领域的正常研究。

时至今日，尽管马斯克已逐步退出 DOGE，尽管 NIH 声称将恢复约 900 项资助项目的拨款，但余波未平，CASP 是否能够继续获得资助仍未可知。此事也引起了业内人士的广泛关注，麻省理工学院生物学系助理教授 Sergey Ovchinnikov 在其个人社交账号上转发了 Science 的报道，并呼吁「有没有哪位手头宽裕的人愿意支持一下这项可能是本世纪最重要的竞赛」。

Sergey Ovchinnikov 转发 Science 的报道

在评论区的献计献策之中，有人想到了 Stripe CEO Patrick Collison，也有人喊话 Demis Hassabis 和 John M. Jumper，更有人直接指出「DeepMind 应该慷慨解囊」。

来自 DUNBRACK LAB 的生物学家 Roland Dunbrack 更是直接点名 Google 和 DeepMind 来资助 CASP，称其有充足的资源，「并且从 John Moult，Krzysztof Fidelis，Andriy Kryshtafovych，Nick Grishin 等人的努力中受益匪浅」。

Roland Dunbrack 直接喊话 Google 和 DeepMind 资助 CASP

诚然，诸如 Google 这一类资金充足且对 AI for Science 发展潜力颇为认可的企业，的确是为 CASP 输血的优选。但从另一方面来看，当资金来源于企业时，或许也会催生出一系列挑战与风险——这一场竞赛的公平性是否能够得到应有的保障？竞赛课题的选择上是忠于行业发展趋势，亦或是偏向于企业及资本押注的方向？

目前，CASP 的走向尚不明朗，衷心希望这个曾经托举了众多里程碑性成果的竞赛能够继续为行业指引发展方向。

参考资料：

https://www.science.org/content/article/exclusive-famed-protein-structure-competition-nears-end-nih-grant-money-runs-out

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