由Google DeepMind與Isomorphic Labs聯(lián)合研發(fā)的新一代人工智能模型AlphaFold 3,登上了權(quán)威科學(xué)期刊Nature。
AlphaFold 3以其革命性的精確度,成功預(yù)測(cè)了包括蛋白質(zhì)、DNA、RNA、配體在內(nèi)的所有生命分子的結(jié)構(gòu)和相互作用。
與現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法相比,AlphaFold 3在發(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)與其他分子類型的相互作用方面,準(zhǔn)確率至少提高了50%,對(duì)于某些關(guān)鍵的相互作用類別,準(zhǔn)確率甚至翻倍。
研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為,AlphaFold 3將有助于改變我們對(duì)生物世界和藥物發(fā)現(xiàn)的理解,進(jìn)而開(kāi)啟人工智能細(xì)胞生物學(xué)的新時(shí)代。
Isomorphic Labs正與多家制藥公司合作,將AlphaFold 3應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界的藥物設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)中,旨在為人類最具破壞性的疾病開(kāi)發(fā)新療法。
此外,Google DeepMind也推出了基于AlphaFold 3的免費(fèi)平臺(tái)——AlphaFold Server,供全球科學(xué)家進(jìn)行非商業(yè)性研究,進(jìn)一步預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)與其他分子的相互作用。
AlphaFold 3的強(qiáng)大能力,來(lái)自于其新一代的架構(gòu)和訓(xùn)練(已經(jīng)涵蓋了所有生命分子)。其核心是改進(jìn)版本的Evoformer模塊,這是一種深度學(xué)習(xí)架構(gòu),也是AlphaFold 2取得成功的基礎(chǔ)。
盡管AlphaFold 3展現(xiàn)出巨大潛力,但研究團(tuán)隊(duì)也指出了其存在的局限性,包括立體化學(xué)限制、幻覺(jué)影響、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性問(wèn)題、結(jié)構(gòu)構(gòu)象限制、缺乏動(dòng)態(tài)信息以及特定目標(biāo)預(yù)測(cè)限制等。
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