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AlphaFold 3，谷歌DeepMind的杰作，正以其革命性的AI技术重塑药物研发的未来。
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页的重要成果，联合发布全新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。
准确率比现有方法高50%！
论文称，AlphaFold 3是一款革命性的系统。这款模型以其惊人的预测精度，至少高出现有方法50%，且无需输入任何结构信息，这使得它成为首个超越基于物理工具方法的人工智能系统。这一系统的应用，有望大大加快药物设计和基因组学研究的步伐，从开发生物可再生材料到推动医学进步，其潜力无限。
DeepMind团队的这一成果，是在AlphaFold 2的基础上实现的。AlphaFold 2自2020年问世以来，已被全球数百万研究人员用于疟疾疫苗、癌症治疗和酶设计等领域的研究，预测了数以亿计的蛋白质结构，极大地节省了研究时间和经济成本。
AlphaFold 3的核心是深度学习模块Evoformer的改进版，它使用类似于AI图像生成器的融合网络来组合预测结果，生成分子的三维结构，并揭示分子间的结合方式。这一模型的推出，不仅展示了深度学习框架在减少数据需求和扩大数据影响方面的潜力，也预示着结构建模将继续进步。
图片来源：《自然》
此外，DeepMind还推出了AlphaFold Server，这是一个免费的平台，允许全球科学家进行非商业性研究，使用AlphaFold 3的强大功能来模拟复杂的生物分子结构。这一平台的推出，将进一步加速科学发现，帮助科学家提出并验证新的研究假设。
尽管AlphaFold 3在预测新的突变对蛋白质的影响方面还存在局限，但它已经改变了蛋白质结构假设的产生和检验方式。
南安普顿大学的Ivo Tews博士称AlphaFold 3是一个飞跃，并表示他的实验室将用它来开发用于治疗癌症的药物。他补充说：“这将节省大量的时间，并通过生成模型来加速研究，然后我们可以用新的实验来探索。”
AI的尽头？
事实上，盯上这条赛道的不止谷歌一个。当前，几乎所有AI科技巨头展现出了对生物医药领域的兴趣，微软、亚马逊甚至Salesforce也都在开展蛋白质生成项目。
其中，英伟达将医疗健康视为下一个数十亿美元级的业务机会，致力于提供芯片和云基础设施等关键工具，以推动AI在药物研发中的应用。
尽管AI在药物研发中的应用前景广阔，但数据量和算力需求仍是当前面临的挑战。高质量的数据是AI模型成功的关键，而合成生物学公司Ginkgo Bioworks的AI负责人Anna Marie Wagner强调了这一点。
此外，尽管美国食品药品管理局（FDA）已经批准了使用AI或机器学习开发的药物候选物的临床试验，但这些药物真正进入市场还需克服重重监管和市场障碍。
显然，AI技术在生物制药行业的应用，预示着一场科技革命，有望彻底改变传统的药物研发流程，为全球患者带来更有效、更经济的治疗选择。
