AlphaFold 3通過采用新型擴散模型，能準確預測蛋白質與DNA、RNA等生物分子的相互作用，為藥物研發(fā)和結構生物學帶來革命性進展。
近期，Isomorphic Labs和Google DeepMind聯(lián)合發(fā)布了AlphaFold 3，這一先進的AI系統(tǒng)通過全新的擴散架構，能夠精準模擬蛋白質、核酸、DNA、RNA鏈、小分子、離子和修飾殘基等復雜體的結構。擴散模型作為一種生成式模型，近年來因其在圖像、視頻生成等領域的優(yōu)異表現(xiàn)而備受關注。AlphaFold 3正是通過這種架構，突破了傳統(tǒng)蛋白質結構預測的局限，能夠對更廣泛的生物大分子復合物進行建模，并提供更高效的預測結果。
與前代的AlphaFold 2不同，AlphaFold 3的擴散式方法使其能夠通過預測原子坐標來生成生物分子復合物的三維結構模型，而這正是AlphaFold 3相較于AlphaFold 2的一大進步。AlphaFold 2雖然已經在蛋白質結構預測領域取得了巨大的突破，但其主要專注于蛋白質單體的結構建模。而AlphaFold 3則不僅能夠預測蛋白質，還能模擬蛋白質與其他生物分子之間的相互作用，包括DNA、RNA鏈等，這對于探索生物學中的多種復雜現(xiàn)象、理解生命活動的機制具有深遠意義。
捕捉生物學的動態(tài)性
在AlphaFold 3的發(fā)布會上，DeepMind科技公司的首席執(zhí)行官Demis Hassabis強調了該模型在結構生物學中的革命性作用。他表示，AlphaFold 2為結構生物學帶來了巨大的突破，它實現(xiàn)了從氨基酸序列到蛋白質三維結構的預測，讓人們能夠更加清晰地理解蛋白質的構成及其功能。結構生物學家們通過AlphaFold 2，已經成功解析了許多復雜蛋白質的結構，包括核孔復合物和結核分枝分枝分枝蛋白Mce1等。這些研究成果為科學家們提供了大量前所未有的數據，開啟了更多的研究方向。Hassabis表示：“AlphaFold 2已經被引用超過兩萬次，被全球成千上萬的研究人員使用，它的影響力不可忽視?！?/p>
然而，生物學不僅僅是靜態(tài)的蛋白質結構。Hassabis進一步解釋說：“我們知道生物學是動態(tài)的，生物現(xiàn)象的本質在于分子之間的相互作用。AlphaFold 3正是向著這個目標邁出了重要一步?！盇lphaFold 3不僅能夠模擬蛋白質之間的相互作用，還能夠預測蛋白質與其他生物分子之間的關系，從而更好地理解生物學的復雜性。
AlphaFold 3：超越蛋白質的結構預測
AlphaFold 3的核心創(chuàng)新之一，就是它能夠模擬不僅是蛋白質單體之間的相互作用，還能預測蛋白質與DNA、RNA、以及其他小分子、離子等分子之間的復雜關系。這一特點使得AlphaFold 3在藥物研發(fā)領域的潛力得到了更充分的體現(xiàn)。許多藥物的效果依賴于小分子與目標蛋白質的結合，而這種蛋白質-小分子結合的預測，長期以來一直是藥物設計中的一大難題。AlphaFold 3通過精準預測蛋白質與小分子之間的相互作用，不僅為藥物研發(fā)提供了更準確的依據，也使得這一過程變得更加高效。
另一項重要的創(chuàng)新是，AlphaFold 3能夠精確預測蛋白質和配體之間的相互作用，這一功能對于藥物發(fā)現(xiàn)至關重要。通過預測蛋白質與配體的結合位點和最佳結合形狀，AlphaFold 3能夠在藥物設計的早期階段，提供有關候選分子的有力指導。這將大大加快藥物篩選和優(yōu)化的速度，節(jié)省大量的實驗資源。與目前常用的對接工具相比，AlphaFold 3在蛋白質-配體相互作用的預測精度上要高出許多，進一步證明了其在藥物研發(fā)中的應用潛力。
開放科學與合作的推動
為了加速科學研究并促進全球合作，DeepMind決定將AlphaFold 3的模型、方法和蛋白質結構預測結果公開免費提供給全球科研人員。這一開放科學的倡議，將為科學家們提供一個前所未有的資源庫，使他們能夠利用AlphaFold 3的技術，解決更多的生物學和藥物研發(fā)問題。Hassabis表示：“我們堅信，通過了解生物分子的結構和相互作用，最終會為臨床帶來更有效的藥物，改善患者的健康?！?/p>
DeepMind此前已經公布了AlphaFold 早期版本預測的超過兩億種蛋白質的結構，這些蛋白質在生物學研究中占據著舉足輕重的地位。通過開源，DeepMind不僅讓全球的科研人員都能夠利用這一強大的工具，同時也促進了全球范圍內的學術交流和合作。
從結構預測到藥物發(fā)現(xiàn)
AlphaFold 3不僅能夠為結構生物學家提供一個強大的工具，也將在藥物研發(fā)領域產生深遠的影響。藥物發(fā)現(xiàn)的過程通常需要長時間的實驗室工作和大量的篩選實驗，然而通過AlphaFold 3，科學家可以更早地了解候選藥物分子與目標蛋白質的相互作用，并篩選出最有潛力的藥物分子。這種預測能力有望大幅度減少實驗驗證的工作量和成本，提升藥物研發(fā)的效率。
目前，AlphaFold 3的準確性已經得到了廣泛驗證，許多研究者發(fā)現(xiàn)，AlphaFold 3在蛋白質-配體、蛋白質-核酸相互作用等方面的預測精度，遠遠超過了現(xiàn)有的專業(yè)工具。隨著更多的科研機構和制藥公司開始使用這一工具，預計將會加速新藥的發(fā)現(xiàn)和開發(fā)，并推動整個生物醫(yī)藥行業(yè)的進步。
面對挑戰(zhàn)，AlphaFold 3仍在進化
盡管AlphaFold 3在準確性和應用范圍上都有了巨大的提升，但它仍然面臨一些挑戰(zhàn)。計算結構預測中的一個重要問題就是“幻覺”現(xiàn)象，即模型預測出的結構看起來合乎邏輯，但并不準確。為了應對這一挑戰(zhàn)，AlphaFold 3采用了交叉蒸餾技術，利用來自AlphaFold-Multimer v2的預測結構來優(yōu)化模型的輸出。通過這種方式，AlphaFold 3能夠在避免產生虛假結構的同時，提高預測的可靠性。此外，AlphaFold 3還特別針對無序區(qū)域進行了訓練，能夠更好地捕捉這些區(qū)域的靈活性和變異性，這也是生物學中一個至關重要的方面。
本文譯自 drugdiscoverytrends，由 BALI 編輯發(fā)布。
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