谷歌AlphaFold 3助力癌症免疫研究：预测精准度提升100%

近日，谷歌DeepMind及其英国子公司Isomorphic Labs联合发布了一项重大突破性研究，名为AlphaFold 3。该模型是一种全新的AI蛋白质结构预测模型，可以准确预测生物分子相互作用的结构。据DeepMind联合创始人兼CEO戴密斯·哈萨比斯表示，AlphaFold 3的发布标志着人工智能在“理解和建模生物学”方面迈出了重要一步。

自AlphaFold 1于2018年发布以来，DeepMind一直在完善这款蛋白质结构预测程序。AlphaFold 2于2020年推出，并在CASP（蛋白质结构预测的关键评估）竞赛中成功预测了25种蛋白质结构的近一半。随后，DeepMind公司公布了基于UniProt数据库的AlphaFold 2,涵盖了2亿多个物种的2亿多个蛋白质结构。

AlphaFold 3采用了神经网络架构，拥有能够高精度预测包含蛋白质数据库（PDB) 中几乎所有分子类型的生成式 AI 模型。该模型可以处理其中的99%以上的已知生物分子复合物，预测蛋白质与其他分子之间的相互作用。相较于现有预测方法，AlphaFold 3在蛋白质与其他分子相互作用领域的预测准确度提高了至少50%。

此外，AlphaFold 3在预测蛋白质与小分子相互作用、蛋白质与DNA结合、具有独特折叠的蛋白质等方面的准确度均显著提高。AlphaFold 3还可以模拟生物分子物质，为从生物学、可再生材料、粮食作物、理解癌症、开发治疗等多个场景领域提供应用价值。

尽管AlphaFold 3在某些方面仍存在局限性，如无法预测新的分子结构、缺乏专业训练的数据库等，但其对生物学研究和药物发现的影响不容忽视。DeepMind将继续深化研究，从第一性原理出发，用AI解决化学、生物学等领域的技术问题，推动药物作用和研发等领域的创新。