預測蛋白質三維形狀AI有助盡快發明新藥 - 星島日報
新藥有助預測蛋白質形狀機制科學家模型AI驅動星島日報AlphaFold微觀 文章 參考資訊
運用AI技術快速預測蛋白質三角形狀的AlphaFold 3模型。DeepMind
人工智能(AI)賦予機器生成影片、編寫電腦程式碼甚至進行對話的能力,現在也在努力加速了解人體和對抗疾病。科技巨頭谷歌的中央人工智能實驗室Google DeepMind和姊妹公司Isomorphic Labs最新推出AlphaFold 3模型,將幫助科學家了解驅動人體細胞的微觀機制行為。DeepMind研究人員本周在科學期刊《自然》發表的論文指出,AlphaFold3的準確度遠遠超出現存技術的水平。
AlphaFold的早期版本於2020年發布,解決了困擾科學家50多年的「蛋白質折疊」難題。蛋白質是驅動所有生物行為的微觀分子,這些分子最初是一串化合物,然後扭曲並折疊成三維形狀,定義其如何與體內其他微觀機制的相互作用。
生物學家花了數年、甚至數十年的時間,試圖找出個別蛋白質的形狀,但有了AlphaFold技術後,一旦科學家提供組成蛋白質的氨基酸序列,可以在幾分鐘內預測出蛋白質的三維形狀。
生物學家開始運用AlphaFold加速發明藥物。三藩市加州大學醫學院(UCSF) 的研究人員在努力了解冠狀病毒為往後的類似疫情做好準備時,也使用該技術。其他人還用它來尋找治療瘧疾和帕金森氏症的藥物。外界期許這種技術能顯著簡化新藥和疫苗的研發。
最新版本AlphaFold3將該技術擴展到蛋白質折疊之外,還能預測其他微觀生物機制行為,包括身體儲存遺傳訊息的DNA(染色體遺傳基因)和將訊息從DNA傳遞到蛋白質的RNA。
谷歌設立網站https://golgi.sandbox.google.com/about,開放給科學家使用 AlphaFold3。本報訊
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