王炸開源！谷歌開源諾獎化學模型Alphafold-3，一夜改變世界！

　　今天凌晨，谷歌終于開源了萬眾期待的蛋白質(zhì)預(yù)測模型——AlphaFold-3!

　　上個月，谷歌DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Demis Hassabis能拿下諾貝爾化學獎，靠的就是AlphaFold-3，足以看出這個模型的含金量。

　　全球頂級科學期刊《Nature》也進行了重磅推薦，這將對全球科研領(lǐng)域產(chǎn)生重大影響，生物、化學、醫(yī)藥的科學家們可以在本地部署AlphaFold-3，可以極限縮短新藥、疫苗等研發(fā)進程。

　　都說AI造福全人類，而醫(yī)藥、科研兩大領(lǐng)域就是最重要的應(yīng)用場景之一，這也是為什么AlphaFold-3能獲得諾貝爾獎的原因。

　　網(wǎng)友們見到這個模型開源，直接忍不住爆粗口了!

　　AlphaFold-3能開源，可太Amazing了。

　　太棒了。迫不及待想看到更高水平的生物模擬。

　　谷歌偉大的舉措。迫不及待想看看這會對生命科學產(chǎn)生什么影響。

　　令人難以置信的消息!AlphaFold-3的開源可能會成為科學發(fā)現(xiàn)的顛覆者。迫不及待想看到它在蛋白質(zhì)研究中激發(fā)的突破!

　　谷歌能分享這個太棒了!這真的能拯救生命。

　　谷歌本次開源AlphaFold-3模型非常非常低調(diào)，甚至都沒有發(fā)布一篇新聞，只是在原來文章上進行了一段很小的文字說明:

　　2024年11月11日更新，我們已發(fā)布了AlphaFold3的模型代碼和權(quán)重供學術(shù)用途，以幫助推動科學研究。

　　AlphaFold-3的主要功能包括，能夠?qū)Χ喾N生物分子的結(jié)構(gòu)進行預(yù)測，涵蓋蛋白質(zhì)、核酸(包括 DNA 和 RNA)、小分子、離子以及修飾殘基等幾乎所有在蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(PDB)中存在的分子類型。

　　在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面，AlphaFold3展現(xiàn)出了極高的準確率，在預(yù)測蛋白質(zhì)單體結(jié)構(gòu)時，能夠準確地確定蛋白質(zhì)的三維折疊方式，包括二級結(jié)構(gòu)α - 螺旋、β - 折疊等精確位置和走向，以及三級結(jié)構(gòu)中各個結(jié)構(gòu)域的相對位置和取向。

　　AlphaFold3在處理復雜結(jié)構(gòu)方面表現(xiàn)出色，能夠應(yīng)對具有大量殘基和多種分子組成的生物分子復合物。例如，在預(yù)測由數(shù)千個殘基組成的蛋白質(zhì) - 核酸復合物結(jié)構(gòu)時，它可以有效地整合蛋白質(zhì)和核酸分子的信息，準確地構(gòu)建出整個復合物的三維結(jié)構(gòu)模型。

　　對于具有高度對稱性或重復結(jié)構(gòu)單元的復合物，如核小體等，AlphaFold3也能夠準確地捕捉到其結(jié)構(gòu)特征，包括組蛋白與 DNA 的相互作用、核小體之間的排列方式等。

　　谷歌介紹AlphaFold模型

　　在藥物研發(fā)領(lǐng)域，AlphaFold3可以幫助研究人員快速篩選潛在的藥物靶點，通過預(yù)測靶點蛋白的結(jié)構(gòu)，揭示其可能的活性位點和結(jié)合口袋，為藥物設(shè)計提供重要的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)。

　　在藥物分子設(shè)計階段，AlphaFold3能夠預(yù)測藥物分子與靶點蛋白的結(jié)合模式，評估藥物分子的親和力和特異性，從而指導藥物化學家進行分子優(yōu)化，提高藥物的療效和安全性。

　　同時可以對藥物分子與靶點蛋白復合物結(jié)構(gòu)的準確預(yù)測，幫助研究人員理解藥物作用機制，預(yù)測藥物的副作用和耐藥性機制，為藥物研發(fā)的各個階段提供關(guān)鍵的結(jié)構(gòu)信息支持。

　　模型架構(gòu)方面，AlphaFold3在AlphaFold2的基礎(chǔ)之上進行了重大更新。尤其是引入了Pairformer模塊替代原有的Evoformer模塊，AlphaFold3顯著減少了多重序列比對(MSA)的處理量，使得模型能夠更加專注于學習分子間相互作用的關(guān)鍵特征。

　　這一變化不僅提高了計算效率，更重要的是，它賦予了模型更強的泛化能力，使得AlphaFold3能夠在處理各類生物分子時都能保持高水平的準確性。

　　AlphaFold3還通過引入擴散模塊，直接預(yù)測原子坐標的創(chuàng)新設(shè)計，進一步增強了模型的功能。傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)預(yù)測方法往往依賴于氨基酸特定框架或側(cè)鏈扭轉(zhuǎn)角來進行預(yù)測，這在一定程度上限制了模型處理不同分子類型的能力。而AlphaFold3的擴散模塊直接操作于原子坐標層面，采用了一種更加直觀且物理上更為合理的建模方式。

　　這種方法不僅簡化了模型架構(gòu)，避免了對復雜規(guī)則的依賴，還使得AlphaFold3能夠無縫處理各種類型的生物分子，無論是蛋白質(zhì)、DNA、RNA還是小分子配體，都能提供精準的結(jié)構(gòu)預(yù)測結(jié)果。

　　此外，AlphaFold3在訓練方法上也進行了重要的改進。通過采用跨蒸餾技術(shù)，AlphaFold3能夠利用由AlphaFold-Multimer v.2.3等高性能模型生成的大規(guī)模偽標簽數(shù)據(jù)進行訓練。這種策略不僅解決了高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)不足的問題，還進一步提升了模型的魯棒性和泛化能力。

　　經(jīng)過這樣的訓練流程后，AlphaFold3不僅在標準測試集上表現(xiàn)出色，還能很好地應(yīng)對那些罕見或復雜的生物分子復合體結(jié)構(gòu)預(yù)測任務(wù)，顯示出其強大的適應(yīng)性和可靠性。

　　實驗結(jié)果表明，經(jīng)過這樣的訓練流程后，AlphaFold3不僅在標準測試集上表現(xiàn)出色，還能很好地應(yīng)對那些罕見或復雜的生物分子復合體結(jié)構(gòu)預(yù)測任務(wù)，顯示出其強大的適應(yīng)性和可靠性。