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5月8日消息，谷歌DeepMind宣布推出其突破性的机器学习模型AlphaFold的全新版本——AlphaFold 3，这一更新显著提高了预测蛋白质结构和行为的精度，达到了50%。同时，DeepMind还推出了AlphaFold Server，这是一个免费的、完全托管的Web应用程序，允许全球科学家用于非商业研究，以便更快、更经济地对蛋白质、DNA、RNA和其他分子的结构进行建模。 自2018年首个AlphaFold模型问世以来，它已成为根据构成蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质三维结构的领先方法。AlphaFold 3不仅在准确性上取得了显著进步，还能够预测蛋白质与其他生物分子的相互作用，从而成为一种更加通用的研究工具。DeepMind创始人Demis Hassabis在新闻发布会上表示，尽管每个模型都代表了进步，但生物学是一个动态系统，AlphaFold 3可以视为DeepMind朝理解细胞中不同分子间相互作用而出现的生物学特性迈出的第一步。
AlphaFold 3的推出，是计算建模技术取代昂贵的实验室方法、加速研究人员工作的重要一步。该模型允许同时模拟多个分子，例如DNA链、DNA结合分子以及可能的离子，为研究人员提供了一个强大的交互建模工具。
为了使这一模型更易于使用，DeepMind提供了AlphaFold Server，这是一个免费平台，使非商业用途的科学家可以轻松访问和使用AlphaFold 3的强大功能。用户只需一个Google账户，提供序列和类别，提交后几分钟内即可获得一个实时3D分子模型，颜色代表模型对位置构象的信心。
AlphaFold 3的另一个重要应用是在药物发现领域。该模型能够预测药物小分子如何与蛋白质和其他靶标相互作用，这可以显著减少开发新药的时间和成本。例如，AlphaFold可以准确预测感冒病毒刺突蛋白与抗体之间的相互作用，这对于理解病毒机制和设计治疗方法至关重要。
DeepMind还通过其子公司Isomorphic Labs与制药公司合作，利用AlphaFold 3为复杂疾病创造创新疗法。同时，DeepMind正在与50多名领域专家和多个第三方组织合作，评估该模型的功能和潜在风险，并计划通过与EMBL-EBI等实体的合作以及针对发展中地区科学家的教育举措，扩大AlphaFold的教育服务。
谷歌DeepMind的AlphaFold 3和AlphaFold Server的推出，不仅是AI在生命科学领域应用的一个里程碑，也为全球科研人员提供了一个宝贵的工具，以加速科学发现和医疗进步。通过免费提供这一强大的AI模型，DeepMind正在推动开放科学的发展，并为全球的科研工作贡献力量。
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