深夜重磅！谷歌AlphaFold 3首发Nature，预测精准度提高100%，AI能帮助治疗癌症和免疫病｜钛媒体AGI

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文章摘要

【关键词】 AI蛋白质结构预测、AlphaFold 3、DeepMind、生物分子相互作用、药物发现

近日，谷歌DeepMind与其子公司Isomorphic Labs联合团队在顶级科学期刊《自然》杂志上发表了一份关于AI蛋白质结构预测模型AlphaFold 3的突破性研究论文。AlphaFold 3是一款能够准确预测生物分子相互作用结构的AI模型，其生成式AI模型能力较之前版本有显著提升。在蛋白质与其他分子的相互作用预测方面，AlphaFold 3相较于现有预测方法改进了至少50%，对于一些重要的相互作用领域，预测精度提高了一倍。

谷歌DeepMind联合创始人兼CEO戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）表示，AlphaFold 3的发布是团队在AI技术理解和建模生物学道路上的重要里程碑。 AlphaFold 3不仅能模拟蛋白质与其他分子的相互作用，还能准确预测DNA、RNA、配体等生物分子结构及其相互作用方式，有望改变我们对生物世界和药物发现的理解。

AlphaFold项目自2018年发布以来，已经取得了显著的进展。AlphaFold 1在CASP竞赛中取得了优异成绩，AlphaFold 2则在2020年发布，并推出了AlphaFold数据库，涵盖了人类和20种常用模式生物的35万个蛋白质结构。截至目前，AlphaFold数据库用户已达180万人次，覆盖超190个国家，已查看的结构超600万次，论文和数据引用次数超过20000次。

AlphaFold 3模型的训练数据基于蛋白质数据库中的分子结构数据，能够处理其中99%以上的已知生物分子复合物。 在实施过程中，AlphaFold 3基于具备三角注意力的自定义Transformer构建，使用扩散网络处理预测，核心是DeepMind改进的Evoformer模块。在评测结果方面，AlphaFold 3在蛋白质与小分子、DNA结合的准确性以及蛋白质相互作用能力方面均优于现有工具。

AlphaFold 3的商业化和生态应用前景广阔，可以应用于生物学、可再生材料、粮食作物、癌症治疗等多个领域。 DeepMind强调，AlphaFold更多是做基础研究，而Isomorphic Labs则负责商业化，与化学药物发现和大型药企合作开发药物发现项目。

此外，DeepMind还推出了AlphaFold 3免费AI工具AFServer，供学术界免费使用，以构建AlphaFold生态。尽管AlphaFold 3在立体化学、幻觉、动力学和某些目标的准确性等方面仍存在局限性，但DeepMind团队表示，将继续研究，用AI解决化学、生物学中的前沿技术问题，推动药物作用和研发。AlphaFold AI模型的进一步发展，将加深人类对生物学和生命构建模块的理解，以实现利用AI重构整个药物发现过程的最终目标。