导语:人工智能技术AlphaFold席卷生命科学界。AlphaFold 2实现了蛋白质结构的高精度预测,如今AlphaFold 3更是将预测从蛋白质扩展到DNA、RNA等关键生物分子及其相互作用,为疾病治疗和药物研发开辟全新路径。

　　2020年,谷歌DeepMind发布的AlphaFold 2人工智能系统在蛋白质结构预测方面取得了突破性进展。两年多以来,AlphaFold 2已被全球数百万科研人员使用,在疟疾疫苗、癌症治疗等领域带来新发现,其科学影响力获得包括2023年度生命科学突破奖在内的诸多奖项认可。

　　而就在今天(2024年5月8日),谷歌DeepMind联合Isomorphic Labs在《自然》杂志发表最新研究成果,推出了AlphaFold 3——这一革命性AI模型不仅能以前所未有的精确度预测蛋白质、DNA、RNA等分子的结构,更能揭示它们之间错综复杂的相互作用。此外,AlphaFold 3还可以模拟这些分子上的化学修饰,这些修饰调控细胞的健康运作,一旦紊乱就可能导致疾病。AlphaFold 3有望在分子层面加速人类对生命奥秘的理解,为攻克各种疾病开发新型疗法。

　　AlphaFold 3拥有更强大的深度学习架构,不仅继承了AlphaFold 2卓越的蛋白质结构预测能力,还将预测范围拓展至DNA、RNA及配体、离子、化学修饰等分子。它巧妙地融合了先进的深度学习技术:

　　全新Diffusion Network:类似于AI图像生成器中的扩散网络,它从原子云开始,通过多轮迭代细化,最终聚焦于精确的分子结构。

　　简化的Pairformer和Diffusion模块:相比AlphaFold 2使用的复杂方法,AlphaFold 3引入这两个新组件来简化流程,从而更高效、准确地预测蛋白质及其他类型分子。

　　凭借这些创新,AlphaFold 3将分子互作预测的准确性提高了至少50%,在某些关键类型的相互作用上准确率甚至翻倍。它在PoseBusters基准测试中表现出众,无需借助结构信息输入就超越了当前最佳的物理学方法,成为首个在生物分子结构预测上胜过物理模型的AI系统。

　　AlphaFold 3在预测类药分子(如配体、抗体)与蛋白质的结合方面也有非凡表现。准确揭示抗体与靶向蛋白的结合,对于理解人体免疫应答机制以及设计新型抗体药物至关重要。

　　得益于AlphaFold 3,制药领域有望迎来革命性变革。通过准确预测候选药物分子与疾病相关蛋白的互作,以及关键化学修饰对分子功能的影响,它能显著加速药物筛选,帮助研究人员更高效地发现有前景的先导化合物。这为攻克此前棘手的疑难疾病、开发全新治疗策略带来曙光。

　　事实上,谷歌旗下的Isomorphic Labs已经将AlphaFold 3与其他AI模型相结合,致力于药物设计。通过与制药企业合作,他们正努力将AlphaFold 3强大的预测能力应用于真实世界的药物研发挑战,最终为患者带来新的突破性疗法。

　　为了让全球科研人员都能轻松使用AlphaFold 3的分子预测功能,谷歌DeepMind推出了免费且易用的AlphaFold Server平台。通过简洁的界面,无需机器学习专业知识或海量算力,任何科学家都能借助它来模拟蛋白质与DNA、RNA、配体等分子的复杂互作,揭示化学修饰的功能意义,为各自的研究领域带去启发。

　　不难预见,AlphaFold 3在医疗健康领域大有可为。相比传统药物,未来将有更多高效、低副作用的精准治疗方案问世。通过揭示分子层面疾病机制,AlphaFold 3也将助力研发全新疗法。农业和环境科学等其他学科同样将从中受益。通过揭示酶和植物分子机制,AlphaFold 3可望助力培育抗逆作物新品种,研发创新的污染治理酶。

　　AlphaFold 3昭示了AI驱动的分子生物学时代来临。但它只是一个开始,生命科学与人工智能的交叉融合空间巨大,未来我们有望目睹更多突破性发现和变革性应用。

　　随着AlphaFold 3这一重磅AI工具面世,人类向揭开生命奥秘又迈进一大步。让我们拭目以待,见证这场前沿科技革命如何重塑医药、农业乃至各行各业,最终造福全人类。AlphaFold 3,从今天起,颠覆生物医学研究。

　　原标题：《【前沿进展】谷歌发布AlphaFold 3.0 颠覆生物医学研究》

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