AlphaFold3 一夜预测全球所有生物分子结构，荣登《Nature》首版

北京时间5月8日晚23时，谷歌DeepMind及其英国分支Isomorphic Labs的团队在《自然》杂志上公布了一项46页的重大研究成果，共同推出了最新的AI蛋白质结构预测工具AlphaFold 3。这一模型能够以更高的准确度预测生物分子的相互作用结构。

论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w

具体而言，AlphaFold 3引入了更先进的生成式AI技术，使得整体性能显著提升。在蛋白质与其他分子相互作用的预测上，相较于现有技术，AlphaFold 3实现了至少50%的精度提高；

而在关键的相互作用领域，其预测的准确度甚至提高了1倍，达到100%。这使得AlphaFold 3能够精确地预测蛋白质、DNA、RNA、配体等生物分子的结构及其交互方式，这一突破性进展有望在治疗癌症、免疫疾病等领域提供关键帮助。

谷歌DeepMind的联合创始人兼首席执行官Demis Hassabis表示，推出AlphaFold 3标志着一个关键的里程碑，表明在AI理解和模拟生物学方面，我们又向前迈进了一大步！

AlphaFold 3能够生成蛋白质、核酸（DNA/RNA）以及更小分子的三维结构，并展示这些分子如何相互结合。此外，它还能模拟细胞间的化学反应，这些反应是维持细胞正常功能和预防疾病的关键。

7R6R - DNA结合蛋白：AlphaFold 3对一个分子复合体的预测展现了蛋白质（蓝色）与DNA双螺旋（粉色）的结合，其预测结果与通过繁复实验得到的真实分子结构（灰色）高度吻合

8AW3 - RNA修饰蛋白：AlphaFold 3对一个包含蛋白质（蓝色）、一条RNA（紫色）和两个离子（黄色）的分子复合体的预测与真实结构（灰色）非常吻合

AlphaFold 3的诞生，则让生物分子领域的研究拓展到了蛋白质之外。

生物可再生材料、更耐用作物的培养、药物设计和基因组学研究等等，可能将很快迎来颠覆性变革。

值得关注的是，AlphaFold 3在其附属实验室Isomorphic Labs中已成功进行了高精度的配体-受体相互作用预测，并以此促进了他们的药物发现流程。

例如，AlphaFold 3对不存在的Tim-3免疫蛋白的结构进行了预测，其结果与实际结构高度一致。

Google DeepMind 最新推出的 AlphaFold 服务器被誉为全球最精确的工具，专门设计用来预测蛋白质与细胞内其他分子的相互作用。这个平台对全球科学家开放，完全免费，旨在支持非商业性研究用途。通过简单的几步操作，生物学家们就能够借助 AlphaFold 3 的先进技术，进行蛋白质、DNA、RNA 以及各种配体、离子和化学修饰的复杂结构模拟。

据DeepMind的首席执行官Demis Hassabis观点，这一领域的潜在市场价值高达千亿美元。

他预见，将来AlphaFold可能成为药物发现领域的“圣杯”。

[很高兴地宣布 AlphaFold 3 可以以最先进的精度预测几乎所有生命分子的结构和相互作用，包括蛋白质、DNA 和 RNA。生物学是一个复杂的动态系统，因此对相互作用进行建模至关重要]

[迈向生物分子世界的巨大飞跃。预测蛋白质、核酸和小分子的结构。世界刚刚改变 - 让我尽我所能打破它。]

AI革命性技术—扩散模型

正如前文所述，AlphaFold 3之强大在于其革新的架构和训练方法，使其能广泛应用于所有生命分子的预测。这一颠覆性的“扩散模型”已经被整合进AlphaFold 3的训练过程中。该模型的核心是改良的Evoformer模块，这种深度学习结构是AlphaFold 2卓越性能的核心。

在预测分子间相互作用方面，AlphaFold 3的精度已远超现有任何技术！

最后研究团队表示：“尽管这是AI推动生物学研究的关键时刻，但AI加速生物学研究的潜能仍然是巨大的。AlphaFold AI模型的持续优化将进一步深化我们对生物学和生命基本构建块的了解，帮助实现我们的终极目标——借助AI彻底改变药物发现的过程。”