蛋白質組學在現代藥物研究中的重要作用，早已經得到了業界的公認，甚至有人士坦言，它會改變藥物的研發模式。這樣的說法并非夸張，從近些年眾多企業的科研投入趨勢來看，蛋白質領域已然成為不折不扣的熱門。

要了解蛋白質在藥物研發過程中為何會扮演著如此重要的角色，就不得不從它的功能說起。生命的表現形式，在本質上都是蛋白質功能的各種體現，只有人類深入地了解生命體內蛋白質的組成和它們的活動規律，才能對各種疾病的起因、發展等有全面的認識，也才能找到疾病治療的關鍵所在，提升藥物的研發效率。

不過，在過去相當長的時間里，國內外的科研機構對蛋白質的研究進程并不順利，原因是存在著很多的技術難點，比如在統計方法上，由于蛋白質系統的復雜程度遠遠超出一般的認知，傳統的蛋白質組學研究分析方法對于整個系統而言是非常吃力的。

以Western測量10個蛋白質為例，想要以動態的方式來監測不同時間范圍內的幾千甚至上萬個蛋白質的變化情況，不但難以用肉眼去觀察并得出有效的實驗結果，同時在找到一一對應的抗體進行堅定方面也有極大的難度。正是基于這樣的問題，要順利地進行蛋白質組學的研究，就必須找到能夠匹配這種復雜系統的分析技術和方法。

不過，盡管之后一系列新的分析技術不斷出現，但卻又面臨著數據解析的問題。由于研究過程中涉及的蛋白質種類多、動態范圍廣，因此蛋白質組數據非常復雜，對其進行分析時不但耗時耗力，且結果不一定準確。AlphaFold2、RoseTTAFold等蛋白質預測工具的出現，找到了很好的解決方案，通過把蛋白質組變成數據的方法，將生物樣品中的的蛋白質組進行數字化，然后再借助于機器學習或者人工智能技術去解讀數據，最終取得想要的分析結果。

AlphaFold2、RoseTTAFold等技術的使用過程中，對運算能力的依賴非常重，目前很多企業所研發的運算系統已經可以完美支撐，以北鯤云超算平臺為例，它在全球擁有25個地域節點，超過10萬臺的高水平服務器，單集群節點可提供10，000核時算力。平臺可以將云計算與科研相結合，在生物信息組進行基因組分析運用方面表現出色，可以在一周內完成2000個物種基因組分析，有力地提升了數據分析的效率。

從目前的趨勢來看，人工智能+蛋白質組學的應用，將在藥物的靶點確認、藥物作用機制等研究方面發揮重要作用，北鯤云超算平臺的方案日臻成熟，無疑將為相關機構在蛋白質組學的研究上進行新的探索提供有力支持。