袁曙光团队针对5个重要的药物靶点G蛋白偶联受体蛋白（GPCR）的三维结构折叠及其药物分子结合模式进行了精准预测，靶标整体结构原子位置平均RMSD（root-mean-square deviation）与实验结构相比只有1.96埃（埃, 1埃=10-10米）的差别；而关键性的七次跨膜区域的原子位置平均RMSD与实验值相比只有1.29 埃的差别。据大赛组织者之一美国UCSD的Irina Kufareva教授介绍，本次大赛的5个靶点预测难易程度分别为：GPR139 < p> 。袁曙光团队在kor等靶点预测中斩获全球前三甲。相关预测不仅正确复现出gpcr折叠模型，并获得精准的药物分子结合模型。> 。袁曙光团队在kor等靶点预测中斩获全球前三甲。相关预测不仅正确复现出gpcr折叠模型，并获得精准的药物分子结合模型。>

G蛋白偶联受体蛋白（GPCR）是最重要的药物靶点，人体内总共有820多种不同的GPCR，与几乎所有的人类重大疾病均密切相关。近40%的上市药物都针对GPCR而开发。GPCR-Dock大赛距今总共举办过4次，分别在2008年、2010年、2013年以及2021年。大赛旨在验证当今生物计算和AI方法能否正确预测出GPCR的三维结构折叠以及相关药物分子与GPCR的结合模式，以为当今GPCR药物研发提供理论指导。

袁曙光主要从事计算生物学与计算机辅助药物设计。2014年，袁曙光创造性提出GPCRs的激活机制与连续水分子通路学说，并得到同行的广泛认可。此外，他所设计的两个 first-in-class的GPCR药物分子顺利进入临床测试阶段，并且获批国际专利，目前，其中一个分子成功进入临床二期。2019年，袁曙光加入深圳先进院，聚焦利用生物计算和原创生物技术针对GPCR进行原创新药研发。

第七届国际iHuman GPCR论坛

团队预测的模型与实验模型叠合图，及大赛排名截图

根据大赛官方数据，团队预测结果与谷歌AlphaFold2 、RosettaGPCR预测结果比较（数值越低越精确）

【关于GPCR、GPCR-Dock 国际大赛和尔法分子科技】

G蛋白偶联受体蛋白（GPCR）是最重要的药物靶点，人体内总共有820多种不同的GPCR，与几乎所有的人类重大疾病均密切相关。近40%的上市药物都针对GPCR而开发。GPCR-Dock大赛由GPCR领域的著名结构生物学家Raymond C. Stevens教授等发起。距今GPCR-Dock大赛总共举办过4次，分别在2008年、2010年、2013年以及2021年。大赛旨在验证当今生物计算和AI方法能否正确预测出GPCR的三维结构折叠以及相关药物分子与GPCR的结合模式，从而为GPCR药物研发提供理论指导。

据悉，早在2013年，阿尔法分子科技团队成员便参加了GPCR-Dock国际大赛。在对5-HT1b 受体预测中，其中一个受体模型获得全球第三的好成绩。

深圳阿尔法分子科技有限责任公司（AlphaMol，阿尔法分子）阿尔法分子专注利用生物计算、人工智能和原创生物技术进行新药创新。主要由来自瑞士大型制药公司研发部门的博士和瑞士顶尖高校的教授所组成。目前公司拥有瑞士科学院院士1人；国家海外高层次人才3人；博士8人，其中7人为海归；硕士7人，其中2人为海归。2021年12月，公司获得NVIDIA Inception 初创企业加速器计划特等奖、科技部火炬中心“颠覆性技术”项目优秀产品奖。