藥物研發新突破!AlphaFold 3 模型準確預測生物分子結構和交互作用
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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 新模型,可提供生物分子系統結構的原子級視圖,研究成果再次登上權威期刊《自然[1]》(Nature)。
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。
We’re excited to announce #AlphaFold[2] 3 with @GoogleDeepMind[3] in @Nature[4]: our new AI model for predicting biomolecule structures with unprecedented breadth and accuracy.
Expanding beyond proteins to tackle DNA, RNA, small molecules to fuel advances in biology & drug design 🧵 pic.twitter.com/s5OdfGMCG7[5]
— Isomorphic Labs (@IsomorphicLabs) May 8, 2024[6]
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 Blog[7])
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自然 (www.nature.com) #AlphaFold (twitter.com) @GoogleDeepMind (twitter.com) @Nature (twitter.com) pic.twitter.com/s5OdfGMCG7 (t.co) May 8, 2024 (twitter.com) Google Blog (blog.google) 從這裡可透過《Google 新聞》追蹤 TechNews (news.google.com)[no_relate_sql.name;block=a]
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