Google Deepmind 推出AlphaFold 3 模型!創下生物學重要里程碑- INSIDE
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Google DeepMind 與同為 Alphabet 旗下公司 Isomorphic Labs 共同宣布推出全新蛋白質結構預測模型 AlphaFold 3,標榜能以人工智慧方式準確預測生物分子相互作用的結構變化,而相關論文內容則以 46 頁篇幅刊載於《自然》雜誌。
過去 Google 就已經持續透過 AlphaFold 預測蛋白質結構變化,藉此協助醫學研究機構開發治療癌症、免疫系統相關疾病方法。
透過自動生成式人工智慧技術,Google Deepmind 預期能藉此更準確預測蛋白質與其他分子相互作用時,在結構上所產生變化、互動。而 Google Deepmind 執行長 Demis Hassabis 表示,AlphaFold 3 將是其技術發展全新里程碑,同時也象徵藉由人工智慧在生物學理解及建模跨出重要一步。
相比先前提出模型,AlphaFold 3 將能在預測精度提高 1 倍以上,並且能準確預測蛋白質、DNA、RNA 等結構變化,進而改變傳統對於生物結構理解方式,同時也能加速相應藥物研發速度。
此次推出 AlphaFold 3,Google Deepmind 也同步推出可透過 Google 帳號登入免費使用的 AlphaFold Server 服務,單日最多可執行 10 次運算工作,而單次運算工作最多可對應 5000 個 token 運作。
過去研究藥物需要花費大量時間、成本,透過諸多數據分析研究與後續測試才能順利完成,同時因為蛋白質結構充滿各種不確定性,使得其結構互動表現會有大量可能性,進而難以預測。
因此,DeepMind 過去便以人工智慧方式打造 AlphaFold,透過模擬預測方式分析蛋白質立體折合結構,讓電腦系統能進一步掌握蛋白質結構變化,進而可透過設置藥物靶點,讓治療藥物分子能與蛋白質結構契合,進而達成投藥療效。
從 2012 年推出第一款 AlphaFold 之後,並且從 2018 年大量投入蛋白質結構研究後,Deepmind 便成功預測 43 種蛋白質中的 25 種結構組成方式,而在 2020 年推出的 AlphaFold 2 則對應人類及 20 種常見生物的 35 萬種蛋白質結構數據,同時也針對 98.5% 的人類含有蛋白質進行準確預測,其中更有 35% 比例完成高精度預測,45% 比例則介於足夠準確預測情況。
截至為止,使用 AlphaFold 數據庫的人數已經超過 180 萬,其中涵蓋超過 190 個國家地區、累積查看蛋白質結構數量更已經超過 600 萬次,相關論文與數據引用次數則超過 2 萬次。
藉由 AlphaFold 模型預測,Google Deep Mind 預期讓研究機構免除原本需要花費數億年的研究時間,同時節省經費估計也超過數兆美元,目前更有數百萬名全球地區的研究人員利用 AlphaFold 2,分別在瘧疾疫苗、癌症治療與酶相關藥物設計取得顯著成果。
責任編輯:Jocelyn
核稿編輯:Sisley
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