AlphaFold 3革命:Google AI預測生物分子結構,加速藥物研發

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了解人們體內的生物分子世界,以及細胞內複雜的分子網路如何交互作用,是透過合理的藥物設計以理解和治療疾病的重要起點。Google DeepMind 及旗下 Isomorphic Labs 發表具突破性的 AlphaFold 3。AlphaFold 3 能讓研究人員輸入他們感興趣的複合生物分子描述,並預測 3D 結構,模擬多種蛋白質、DNA、RNA 等大型生物分子以及小分子配體聚集在一起並交互作用。 AlphaFold 3 是建立在 Google DeepMind 使用 AlphaFold 2 預測蛋白質結構的基礎上,根據蛋白質資料庫(Protein Data Bank)所包含的全球分子結構資料進行訓練,能夠處理 99% 以上的已知複合生物分子。

與現有的專用工具相比,AlphaFold 3 預測準確性顯著提升,但所顯示的分子仍需要經過實驗驗證和臨床試驗過程。Google DeepMind 指出,研究人員可以透過新工具 AlphaFold Server,免費存取 AlphaFold 3 大部分功能,以進行非商業研究。

AlphaFold 3 功能為研究人員快速辨識潛在的藥物分子提供全新機會,Isomorphic Labs 人工智慧長 Max Jaderberg 表示,這使研究人員、藥物研發人員等在原子層級進行假設和測試,使用 AlphaFold 3 在幾秒鐘內產生高度準確的結構預測。相比之下,過往藥物實驗可能需要數月甚至數年的時間。

DeepMind(Google DeepMind 前身)2018 年首次發表 AlphaFold,引發蛋白質結構建模及其交互作用的巨大革命,在蛋白質建模和設計方面獲得廣泛應用。如今 AlphaFold 3 可以對一系列分子結構建模,並預測它們如何交互作用,幫助包含醫學、農業、材料科學、藥物開發等領域的研究人員推進研發工作。

(首圖來源:Google DeepMind)

參考資料:
– Google DeepMind unveils AI model for living organisms
– Google DeepMind’s new AI can model DNA, RNA, and ‘all life’s building blocks’
– DeepMind CEO Targets $100 Billion-Plus AI Drug Discovery Business With AlphaFold

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