AlphaFold 3 現已開源——蛋白質預測的新時代
Google DeepMind 的 AlphaFold 3 開啟了蛋白質建模的新領域，通過預測分子間的相互作用，實現了藥物發現的前所未有的突破，並使全球的科學家都能輕鬆獲取這一技術。
Google DeepMind 最終將 AlphaFold 3 模型開源，並將其訓練權重提供給學術研究者和科學家使用，僅限於非商業用途。
Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 表示：「AlphaFold 3 的模型代碼和權重現在可供學術使用。我們期待看到研究社群如何繼續利用 AlphaFold 解決生物學中的開放問題和新的研究方向。」這是六個月前承諾擴大 AlphaFold 3 對科學界的可及性後的實現。
AlphaFold 3 的起源
2024 年 5 月，Google DeepMind 發布了 AlphaFold 3，這是一個改變遊戲規則的蛋白質折疊模型，其預測準確性提高了 50%。它能夠預測所有生物分子的結構和相互作用，包括蛋白質、DNA、RNA 和配體。
由諾貝爾獎得主 Demis Hassabis 於 2021 年創立的 Isomorphic Labs，是 Google DeepMind 的姊妹公司，旨在通過 AI 革新藥物發現，可能會建立一個超過 1000 億美元的業務，通過加速研究和改善臨床試驗成功率。Hassabis 表示：「AI 設計的藥物可能在未來幾年內上市。」
他補充道：「我希望能在 Isomorphic 中實現商業成功和社會效益，並建立一個超過 1000 億美元的業務。我相信它有這樣的潛力。」但他並未詳細說明具體的時間表。
Isomorphic 的核心團隊還包括技術老將 Miles Congreve，他擔任首席科學官，曾參與設計 20 款臨床階段的藥物，並共同發明了已上市的乳腺癌治療藥物 Kisqali（Ribociclib）。
此外，首席技術官 Sergei Yakneen 的貢獻也不容忽視，他擁有超過 20 年的工程、機器學習、產品開發以及生命科學和醫學研究的專業經驗。
該公司最近宣布與全球最大的兩家製藥公司——伊利利（Eli Lilly & Co.）和諾華（Novartis AG）建立了關鍵合作夥伴關係，這些交易的總價值接近 30 億美元。
預測 2 億蛋白質結構
兩個月前，Google DeepMind 與 Isomorphic Labs 合作，使用 AlphaFold 預測了超過 2 億個蛋白質結構。這得益於對近 10 萬個已知蛋白質的訓練，推動了藥物發現的重大突破，針對以往難以解決的生物醫學挑戰。
該模型能以驚人的準確性預測蛋白質的三維結構，旨在設計針對特定蛋白質的藥物，為以往無法治療的疾病開啟新的治療方案。
最近，Google DeepMind 還推出了 AlphaProteo，這是一個生成新型蛋白質的 AI 系統，旨在與特定目標分子結合，預計將顯著推進藥物設計、疾病理解及其他健康應用的研究。
DeepMind 不是市場上唯一的活躍參與者，Meta 的蛋白質折疊模型 ESMFold 也已預測了約 7.72 億個蛋白質結構。
其他蛋白質預測模型包括 RoseTTAFold、OmegaFold、I-TASSER、Phyre2、SWISS-MODEL、Robetta、HHPred、AlphaFold-Multimer 和 CollabFold。
評論
這一進展無疑是生物醫學研究的一個重要里程碑，開源的 AlphaFold 3 將使全球的科學家能夠更輕鬆地進行蛋白質結構的研究，這對藥物發現和疾病治療具有深遠的影響。隨著 AI 技術的進步，我們看到的不僅是科研的加速，更是醫療行業的轉型，未來或許將面臨一個以數據驅動的全新治療時代。
然而，隨著這些技術的普及，如何確保其在倫理和安全方面的合規性，將成為科學社群必須面對的重要挑戰。這不僅是技術的進步，更是對人類未來的責任。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
