资讯 | AlphaFold 3 来了！

每一个植物、动物和人类细胞都包含数十亿的分子机器，这些机器由蛋白质、DNA 等分子构成，它们并不能单独发挥作用。只有深入了解这些分子如何在无数种组合中相互作用，我们才能开始真正理解生命的奥秘。

2024 年 5 月 8 日《自然》期刊最新发表的一篇论文「Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3」中介绍了蛋白质领域革命性的最新模型 AlphaFold 3，该模型可以以前所未有的精度预测所有生命分子的结构和相互作用。相较于现有的预测技术，AlphaFold 3 在蛋白质与其他分子类型的相互作用预测上至少提高了 50%，并在某些关键的相互作用类别上实现了精度翻倍。

AlphaFold 3 不仅能帮助科学家深入理解生物世界，还将推动药物发现的进程。科学家们现可通过全新推出的 AlphaFold Server 「https://golgi.sandbox.google.com/about」，一种用户友好的研究工具，免费获取其大部分功能。Isomorphic Labs 已经开始与多家制药公司合作，应用 AlphaFold 3 于真实世界的药物设计挑战中，以期为患者带来改变生活的新疗法。

此模型是在 2020 年取得蛋白质结构预测根本性突破的 AlphaFold 2 基础上建立的。自那以后，全球数百万研究人员已利用 AlphaFold 2 在疟疾疫苗、癌症治疗和酶设计等领域取得重要进展。

AlphaFold 3 的问世不仅推动了对蛋白质的研究，还拓展到更广泛的生物分子领域，这一飞跃可能将开启更多变革性科学的新篇章，从开发生物可再生材料到加速药物设计和基因组学研究等领域都将受益匪浅。

AlphaFold 3 如何解析生命分子的秘密

当提供一系列分子数据时，AlphaFold 3 能生成它们的三维结合结构，展现这些分子如何相互组合。它能模拟包括蛋白质、DNA、RNA 在内的大型生物分子，以及小分子如配体——这类分子包括了多种药物。此外，AlphaFold 3 还能模拟这些分子的化学修饰，这些修饰控制着细胞的正常功能，一旦出现问题便可能引发疾病。

AlphaFold 3 的强大功能源自其全新的架构和训练方法，已经覆盖了所有生命分子。该模型核心部分是进化形成器（Evoformer）的升级版——这是一个深度学习架构，支持了 AlphaFold 2 异乎寻常的表现。处理输入数据后，AlphaFold 3 通过扩散网络进行预测组装，这与人工智能图像生成器中使用的网络类似。扩散过程从原子云开始，经过多个步骤，逐渐汇聚形成最终的、最精确的分子结构。

AlphaFold 3 在预测分子相互作用方面的准确度超过了所有现有技术。作为一个能够全面计算整个分子复合体的单一模型，它具有独特的能力来统一科学见解。

Isomorphic Labs 领航药物发现新纪元

AlphaFold 3 已开拓药物设计新领域，能够预测药物中常用的分子，如配体和抗体。这些分子与蛋白质结合，改变它们在人类健康和疾病中的相互作用方式。

在预测类药物相互作用方面，AlphaFold 3 实现了前所未有的准确度，包括蛋白质与配体的结合以及抗体与其靶蛋白的结合。在 PoseBusters 的基准测试中，AlphaFold 3 的准确率比现有最佳传统方法高出 50%，而且无需任何结构信息输入，成为首个超越传统物理预测工具的人工智能系统。这种预测抗体与蛋白质结合的能力，对于理解人类免疫反应的各个方面以及新抗体的设计至关重要。

Isomorphic Labs 正将 AlphaFold 3 与其它内部 AI 模型相结合，致力于推进内部项目及与制药合作伙伴的药物设计。通过使用 AlphaFold 3，Isomorphic Labs 正在加速并提高药物设计的成功率——帮助科学家深入理解新的疾病目标，并开发出追求已知目标的新方法。

AlphaFold Server：免费且用户友好的科研工具

谷歌 DeepMind 最新推出的 AlphaFold Server 是目前全球最精确的工具，专门用于预测蛋白质如何与细胞中其他分子相互作用。作为一个免费的平台，科学家们可以利用它进行非商业性研究。通过简单的几步操作，生物学家可以利用 AlphaFold 3 的强大功能，模拟由蛋白质、DNA、RNA 及各类配体、离子和化学修饰等组成的复杂结构。

AlphaFold Server 帮助科学家提出新的研究假设，并在实验室中进行验证，从而加快科研流程并推动创新。此平台提供了一种无需复杂计算资源或深入了解机器学习即可生成精确预测的便捷方式。

传统的实验性蛋白质结构预测可能需要花费相当于一个博士学位的时间及数十万美元的成本。先前的模型 AlphaFold 2 已被用来预测数亿个结构，如果按照传统实验结构生物学的速度，这将需要数十亿研究人员年的时间。

“通过 AlphaFold Server，我们不仅仅是提供结构预测，更是慷慨地开放了使用权限：允许研究人员提出大胆的科研问题，加速科学发现。”来自 Francis Crick Institute 的席琳·布舒（Céline Bouchoux）表示。

负责任地共享 AlphaFold 3 的科技力量

对于每一个 AlphaFold 版本，DeepMind 都在与研究和安全社区密切合作，全面了解该技术的广泛影响。DeepMind 采用科学主导的方法，进行了深入评估，以减少潜在风险并广泛分享其对生物学和人类的益处。

基于对 AlphaFold 2 进行的外部咨询，DeepMind 现在已与超过 50 名领域专家进行了交流，以更好地理解随后版本的功能和潜在风险。

AlphaFold Server 体现了DeepMind 持续致力于共享 AlphaFold 优势的承诺，其中包括两亿个蛋白质结构的免费数据库。DeepMind 还将扩展我们的免费 AlphaFold 在线教育课程，为科学家们提供加速采用和开展研究所需的工具，特别是在经费不足的领域如疾病和粮食安全等。

开启人工智能细胞生物学的未来

AlphaFold 3 为我们打开了一个全新的视窗，使科学家能够以前所未有的清晰度洞察细胞系统的复杂性、结构、相互作用和修饰。这一新视角不仅揭示了生命分子如何相互连接，还帮助我们理解这些连接如何影响生物功能，如药物作用、激素生成和 DNA 修复等。

AlphaFold 3 和免费的 AlphaFold Server 将通过帮助科学家加速解决生物学中的未解之谜和探索新的研究领域来实现其影响。随着全球科学界与工业界开始挖掘 AlphaFold 3 的潜力，未来可期！

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