深夜重磅！谷歌AlphaFold 3首发Nature，预测精准度提高100%，AI能帮助治疗癌症和免疫病

刚刚，顶级科学期刊英国《Nature》（自然）杂志发表了一份重磅、突破性研究论文。

北京时间5月8日23点，谷歌DeepMind和其英国子公司Isomorphic Labs联合团队在《自然》杂志上发表一份共46页的成果，推出全新AI蛋白质结构预测模型AlphaFold 3，可准确预测生物分子相互作用的结构。

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具体来说，新的AlphaFold 3拥有更强的生成式AI模型能力，效果全面提升。对于蛋白质与其他分子的相互作用，与现有预测方法相比，AlphaFold 3改进了至少50%；对于一些重要的相互作用领域，AlphaFold 3预测精（准确）度提高一倍（100%），从而对蛋白质、核酸、小分子、配体、修饰残基等更广泛生物分子的复合物进行联合结构预测，有望帮助人们治疗癌症、免疫性疾病等。

稍早前举行的沟通会上，本论文共同监督作者、谷歌DeepMind联合创始人、CEO戴密斯•哈萨比斯（Demis Hassabis）对钛媒体App等表示，对于团队来说，AlphaFold 3的发布是一个重要的“里程碑”，同时也是用 AI 技术“理解和建模生物学”道路上迈出的重要一步。

“相比此前研究，AlphaFold 3不仅能够模拟蛋白质与其他分子的相互作用，而且还能准确预测包括DNA、RNA、配体等生物分子结构以及它们如何相互作用，从而能改变我们对生物世界和药物发现的理解，这非常重要。这是我们和Isomorphic共同正在推进的事情。我们非常自豪地在《自然》杂志新论文中宣布这些新突破发现、新结果和新方法。”Demis Hassabis表示。

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展望未来，DeepMind研究人员在交流中表示，团队将继续埋头研究，从第一性原理出发，用 AI 解决化学、生物学中前沿技术问题，从而有助于改变人类设计下一代生物疗法方式，让科学家更多了解细胞系统的复杂性、结构、相互作用等，推动药物作用和研发等。

“虽然这是 AI 驱动生物学研究的重要时刻，但 AI 加速生物学的潜力是无限的。AlphaFold AI 模型的进一步发展，将加深人类对生物学和生命构建模块的理解，以实现我们最终目标——利用 AI 重构整个药物发现过程。”论文研究团队表示。

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