Demis 谈 AI4S 最新进展：DeepMind 的 AlphaFold 一年就画了 2 亿个蛋白质！
文章摘要
【关 键 词】 蛋白质、结构预测、AlphaFold、药物设计、生物分子
蛋白质结构预测技术的快速发展正在彻底改变生物学和药物研发领域。DeepMind开发的AlphaFold系列模型，尤其是AlphaFold 3，能够在几分钟内预测蛋白质的三维结构，这一突破性进展将药物设计周期从几年缩短到几个月甚至几周。蛋白质是所有生物体的基础，其复杂的三维结构决定了功能，而传统方法如X射线晶体学和核磁共振解析耗时且昂贵，限制了科学家对蛋白质结构的理解。
AlphaFold的诞生源于深度学习技术的进步。2018年，AlphaFold首次利用卷积神经网络预测蛋白质结构，2020年发布的AlphaFold 2通过evoformer和结构模块的结合，显著提高了预测精度。AlphaFold 3则进一步扩展了能力，不仅能够预测蛋白质结构，还能预测DNA、RNA、配体等几乎所有生命分子的结构及其相互作用。这一技术帮助科学家首次在原子层面解析了核孔复合体的精细结构，为研究癌症、衰老和神经退行性疾病提供了重要工具。
AlphaFold 3在药物设计中的应用尤为引人注目。通过预测药物分子与蛋白质的相互作用，研究人员能够更精确地设计靶向受体的分子。Google DeepMind还推出了AlphaFold Server，为生物学家提供了一个免费平台，只需几分钟即可完成复杂的蛋白质结构建模。然而，AlphaFold也面临数据短缺的挑战，特别是缺乏与药物相互作用的蛋白质数据。为此，一些制药公司正在基于AlphaFold 3开发专有模型，利用内部数据提升药物研发效率。
尽管AlphaFold的潜力巨大，但其性能提升仍依赖于更多高质量数据的支持。尽管如此，AlphaFold系列模型已经将生物世界带入了高清时代，使科学家能够更深入地理解细胞系统的复杂性和相互作用。DeepMind创始人Demis Hassabis表示，团队将继续推动人工智能在药物研发中的应用，进一步缩短研发周期和成本。这一技术的持续发展有望为生物学和医学领域带来更多革命性突破。
原文和模型
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【原文作者】 AI科技评论
【摘要模型】 deepseek-v3
【摘要评分】 ★★★★☆
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