文章摘要
【关 键 词】 AI化学奖、AlphaFold-3、蛋白质预测、生物化学、科学进步
谷歌DeepMind联合创始人Demis Hassabis因其在蛋白质结构预测领域的重大贡献而获得化学奖。这一成就主要归功于他领导开发的AlphaFold系列模型，特别是最新发布的AlphaFold-3。该模型能够精确预测蛋白质-配体、蛋白质-核酸等几乎所有PDB数据库中的分子组合形式，极大地推动了生物化学研究的进展，缩短了新药和疫苗的研发周期。
AlphaFold-3的发布标志着AI在生物化学领域的应用达到了新的高度。它通过创新的Pairformer模块和基于扩散过程的新策略，直接预测原子级别的三维坐标，减少了对多序列比对的依赖，提高了预测精度。此外，AlphaFold-3在训练过程中采用了交叉蒸馏技术，提高了数据的利用率，增强了模型的学习能力。
Demis Hassabis的成就不仅体现在AlphaFold-3的开发上，他还领导开发了战胜顶级围棋高手李世石的AlphaGo，对机器学习产生了深远影响。与Demis一同获得化学奖的还有他的同事John Jumper和华盛顿大学蛋白质设计专家David Baker。他们的研究成果不仅实现了从氨基酸序列预测蛋白质结构的长期梦想，还为人类带来了巨大的利益。
AlphaFold-3的预测准确性在蛋白质-配体相互作用方面至少提高了50%，对于一些关键的相互作用类别，预测准确率甚至提高了1倍以上。它的应用范围也实现了质的飞跃，能够预测DNA、RNA、小分子、离子和修饰残基等几乎所有生命分子的结构，以及它们之间的复合物结构。
这一成就引发了人们对AI在科研领域应用的广泛讨论，许多人认为AI正在改变我们看待和研究科学的方式，甚至有人提议将文学奖颁给AI模型ChatGPT。尽管AI在科研领域的应用引发了一些争议，但其在推动科学进步方面的潜力是不可否认的。
原文和模型
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【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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