AlphaFold3: Google DeepMind的的新突破

AlphaFold 3的论文今天在Nature期刊发表啦!这可是AI在生物领域最厉害的突破的最新版本。AlphaFold-3的新招就是用扩散模型去"画出"分子的结构。它一开始先从一团模模糊糊的原子云下手,然后慢慢透过去噪把分子变得越来越清楚。

Alphafold3

我们活在一个从Llama和Sora那边学到的东西,可以启发和加速生命科学发展的年代里。同一个transformer+扩散模型的骨干网络,只要把数据转成一串浮点数,不只可以生成超屌的像素,连蛋白质都可以想象出来。

虽然离单一AGI模型还有段距离,但已经成功做出了一堆万用的AI秘方,可以把训练方法、数据跟神经网络架构搬来搬去用在不同的领域上。还真的有效耶!

它结合了来自PDB的更多训练数据,还有新的神经网络架构和一个扩散模块,可以生成每个原子的3D坐标。看看这个模型的准确度,在蛋白质和其他分子类型的相互作用预测上,跟现有的方法相比,至少提高了50%以上,而且在某些重要类别上,我们甚至把预测准确度提高了一倍。

在IsomorphicLabs里,已经在内部和合作项目的药物设计中天天使用这些尖端的模型。在理性的结构导向药物设计领域,还有很大的发展空间!GoogleDeepMind还开发了AFServer,让很多功能都可以免费用在非商业研究上 http://alphafoldserver.com

AF3擅长预测静态结构,但难以捕捉蛋白质在各种环境中所采取的全部构象。它可以模拟DNA和组蛋白在细胞核内的动态过程,但对于完全模拟核过程的动态性,包括DNA与组蛋白的相互作用,仍有限制。为了全面了解,特别是对于表观遗传机制和核相互作用,整合动态模拟是必要的。

a transcription factor

另一个关注点是细胞的隔室化。与膜、细胞器和不同条件下的相互作用会影响蛋白质的行为。未来的进展必须整合这些因素,以准确地模拟蛋白质动态的全光谱。

最后,计算挑战:服务器的限制,以一个token上限为5,000,影响了如表观遗传复合体和完整的核结构等大型系统的探索。未来的进步必须扩大计算能力,以完全揭示这些复杂的生物系统。

AF3的引入不仅是在预测静态结构方面向前迈进,也是理解复杂生物系统的一座桥梁。我们可能还处于初期阶段,但这是一种工具,让我们更接近细胞机制的实际情况。

FOX

DeepMind从AlphaFold 2到AF3的进展显示了使用AI获得生物洞察的快速演进。随着我们继续改进这些模型,理解疾病和开发新疗法的潜力也在急剧增长。

想知道更多细节的话,可以参考:

AF3博客 http://bit.ly/44yfaCw

AF3在药物设计上的应用 http://bit.ly/4a5o3EM

Nature论文原文 http://bit.ly/3yaLLSL

有了AlphaFold 3这个神兵利器,相信在生物医学领域会掀起一场革命。不管是基础研究,还是应用开发,都能受惠于它超强的分子结构预测能力。尤其是在新药研发上,AlphaFold 3简直就像是一台"扫描仪",可以快速找出值得深入研究的药物分子。

而且AlphaFold 3采用了transformer和扩散模型,代表AI技术的通用性越来越强,同样的架构可以用在完全不同的领域上。虽然离真正的"万能AI"还有一段距离,但AlphaFold 3已经往这个方向迈进了一大步。

期待未来会有更多突破性的AI模型问世,帮助我们加速解开生命和疾病的奥秘,创造更多造福人类的新疗法和新药!也佩服像DeepMind和Isomorphic Labs这样的顶尖AI实验室,不断突破极限,让AI在各个领域大放异彩~