由Google DeepMind與Isomorphic Labs聯合研發的新一代人工智慧模式AlphaFold 3,登上了權威科學期刊Nature。
AlphaFold 3以其革命性的精確度,成功預測了包括蛋白質、DNA、RNA、配體在內的所有生命分子的結構和相互作用。
與現有預測方法相比,AlphaFold 3在發現蛋白質與其他分子類型的相互作用方面,準確率至少提高了50%,對於某些關鍵的相互作用類別,準確率甚至翻倍。
研究團隊認為,AlphaFold 3將有助於改變我們對生物世界和藥物發現的理解,進而開啟人工智慧細胞生物學的新時代。
Isomorphic Labs正與多家製藥公司合作,將AlphaFold 3應用於現實世界的藥物設計挑戰中,旨在為人類最具破壞性的疾病開發新療法。
此外,Google DeepMind也推出了基於AlphaFold 3的免費平台——AlphaFold Server,供全球科學家進行非商業性研究,進一步預測蛋白質與其他分子的相互作用。
AlphaFold 3的強大能力,來自於新一代的架構和訓練(已經涵蓋了所有生命分子)。其核心是改進版本的Evoformer模組,這是深度學習架構,也是AlphaFold 2成功的基礎。
儘管AlphaFold 3展現出巨大潛力,但研究團隊也指出了其存在的局限性,包括立體化學限制、幻覺影響、預測準確性問題、結構構象限制、缺乏動態資訊以及特定目標預測限制等。
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