HeimAlphafold 3: Vorhersage aller Strukturen und Wechselwirkungen von Lebensmolekülen
In jeder Pflanzen-, Tier- und menschlichen Zelle gibt es eine geschäftige Welt molekularer Maschinen. Diese Maschinen, bestehend aus Proteinen, DNA und anderen Molekülen, arbeiten nicht allein. Nur durch das Verständnis ihrer Wechselwirkungen in unzähligen Kombinationen können wir die Essenz der Lebensprozesse wirklich erfassen.
In einem kürzlich in *Nature* veröffentlichten Artikel haben wir AlphaFold 3 vorgestellt, ein bahnbrechendes Modell, das die Struktur und Wechselwirkungen aller Moleküle des Lebens mit beispielloser Präzision vorhersagt. Wenn es um die Interaktion von Proteinen mit anderen Molekültypen geht, bietet AlphaFold 3 eine Verbesserung von mindestens 50 % gegenüber bestehenden Methoden. Bei bestimmten wichtigen Wechselwirkungen haben wir die Genauigkeit unserer Vorhersagen sogar verdoppelt.
Wir sind begeistert von dem Potenzial von AlphaFold 3, unser Verständnis der Biologie zu revolutionieren und die Arzneimittelforschung zu beschleunigen. Wissenschaftler können jetzt die meisten seiner Funktionen kostenlos über unseren neu gestarteten AlphaFold Server nutzen, ein benutzerfreundliches Forschungstool. Isomorphic Labs arbeitet bereits mit Pharmaunternehmen zusammen, um AlphaFold 3 auf reale Herausforderungen im Arzneimitteldesign anzuwenden, mit dem Ziel, neue Behandlungen zu entwickeln, die Leben verändern könnten.
AlphaFold 3 baut auf dem Erfolg von AlphaFold 2 auf, das 2020 die Vorhersage von Proteinstrukturen revolutionierte. Seitdem haben Millionen von Forschern weltweit AlphaFold 2 genutzt, um Durchbrüche in Bereichen wie Malaria-Impfstoffe, Krebsbehandlungen und Enzymdesign zu erzielen. AlphaFold wurde über 20.000 Mal zitiert und mit zahlreichen Auszeichnungen geehrt, einschließlich des Breakthrough Prize in Life Sciences. Mit AlphaFold 3 erweitern wir unseren Fokus über Proteine hinaus auf eine breite Palette von Biomolekülen und eröffnen Möglichkeiten für noch bahnbrechendere Wissenschaft – von der Entwicklung nachhaltiger Materialien und widerstandsfähiger Pflanzen bis hin zur Beschleunigung von Arzneimitteldesign und Genomforschung.
7PNM - Spike-Protein eines Erkältungsvirus (Coronavirus OC43): Die Strukturvorhersage von AlphaFold 3 für ein Spike-Protein (blau) eines Erkältungsvirus in Interaktion mit Antikörpern (türkis) und einfachen Zuckern (gelb) stimmt genau mit der tatsächlichen Struktur (grau) überein. Die Animation zeigt das Protein in Interaktion mit einem Antikörper, dann mit einem Zucker. Die Weiterentwicklung unseres Wissens über solche Immunsystemprozesse hilft, Coronaviren, einschließlich COVID-19, besser zu verstehen und eröffnet Möglichkeiten für verbesserte Behandlungen.
Wie AlphaFold 3 die Moleküle des Lebens enthüllt
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Bei einer Liste von Molekülen generiert AlphaFold 3 deren gemeinsame 3D-Struktur und zeigt, wie sie zusammenpassen. Es kann große Biomoleküle wie Proteine, DNA und RNA sowie kleinere Moleküle oder Liganden, zu denen viele Arzneimittel gehören, modellieren. Zudem kann AlphaFold 3 chemische Modifikationen an diesen Molekülen vorhersagen, die für die gesunde Funktion von Zellen entscheidend sind und bei Störungen zu Krankheiten führen können.
Die Stärke von AlphaFold 3 beruht auf seiner fortschrittlichen Architektur und seinem Training, das nun alle Moleküle des Lebens umfasst. Im Kern steht eine verbesserte Version unseres Evoformer-Moduls, der Deep-Learning-Architektur, die den Erfolg von AlphaFold 2 ermöglichte. Nach der Verarbeitung der Eingaben verwendet AlphaFold 3 ein Diffusionsnetzwerk, ähnlich wie bei KI-Bildgeneratoren, um seine Vorhersagen zusammenzusetzen. Dieser Prozess beginnt mit einer Wolke von Atomen und verfeinert sie allmählich zu der genauesten molekularen Struktur.
Die Vorhersagen von AlphaFold 3 zu molekularen Wechselwirkungen sind genauer als bei jedem bestehenden System. Als einziges Modell, das ganze molekulare Komplexe ganzheitlich berechnet, ist es einzigartig positioniert, um wissenschaftliche Erkenntnisse zu vereinheitlichen.
7R6R - DNA-bindendes Protein: Die Vorhersage von AlphaFold 3 für einen molekularen Komplex mit einem Protein (blau), das an eine Doppelhelix von DNA (pink) gebunden ist, stimmt nahezu perfekt mit der durch mühsame Experimente entdeckten tatsächlichen Molekülstruktur (grau) überein.
Führend in der Arzneimittelforschung bei Isomorphic Labs
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AlphaFold 3 eröffnet neue Möglichkeiten für das Arzneimitteldesign, indem es vorhersagt, wie Moleküle, die häufig in Arzneimitteln verwendet werden, wie Liganden und Antikörper, mit Proteinen interagieren, um die menschliche Gesundheit und Krankheiten zu beeinflussen.
AlphaFold 3 erreicht unübertroffene Genauigkeit bei der Vorhersage von arzneimittelähnlichen Wechselwirkungen, einschließlich der Bindung von Proteinen mit Liganden und der Interaktion von Antikörpern mit ihren Zielproteinen. Es ist 50 % genauer als die besten traditionellen Methoden im PoseBusters-Benchmark und benötigt keine Strukturinformationen, um zu starten. Dies macht AlphaFold 3 zum ersten KI-System, das physikbasierte Werkzeuge für die Vorhersage von Biomolekülstrukturen übertrifft. Das Verständnis der Antikörper-Protein-Bindung ist entscheidend für Erkenntnisse über die menschliche Immunantwort und für das Design neuer Antikörper, die in der Medizin zunehmend wichtig sind.
Isomorphic Labs nutzt AlphaFold 3 zusammen mit anderen internen KI-Modellen, um das Arzneimitteldesign für interne Projekte und Kooperationen mit Pharma-Partnern zu verbessern. Dieser Ansatz hilft uns, neue Krankheitsziele anzugehen und innovative Wege zu finden, um bestehende, bisher unerreichbare Ziele zu adressieren.
AlphaFold Server: Ein kostenloses und benutzerfreundliches Forschungstool
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8AW3 - RNA-modifizierendes Protein: Die Vorhersage von AlphaFold 3 für einen molekularen Komplex mit einem Protein (blau), einem RNA-Strang (lila) und zwei Ionen (gelb) stimmt eng mit der tatsächlichen Struktur (grau) überein. Dieser Komplex ist an der Bildung anderer Proteine beteiligt – ein zellulärer Prozess, der für Leben und Gesundheit grundlegend ist.
Der neu gestartete AlphaFold Server von Google DeepMind ist das weltweit genaueste Werkzeug zur Vorhersage, wie Proteine mit anderen Molekülen in der Zelle interagieren. Es ist eine kostenlose Plattform, die Wissenschaftlern weltweit für nicht-kommerzielle Forschung zur Verfügung steht. Mit nur wenigen Klicks können Biologen AlphaFold 3 nutzen, um Strukturen aus Proteinen, DNA, RNA und einer Auswahl an Liganden, Ionen und chemischen Modifikationen zu modellieren.
Der AlphaFold Server hilft Wissenschaftlern, neue Hypothesen für Labortests zu generieren, beschleunigt ihre Forschung und fördert Innovationen. Unsere Plattform erleichtert Forschern die Erstellung von Vorhersagen, unabhängig von ihrem Zugang zu Rechenressourcen oder ihrem Fachwissen im maschinellen Lernen.
Die experimentelle Vorhersage von Proteinstrukturen kann so lange wie eine Doktorarbeit dauern und ein Vermögen kosten. Unser früheres Modell, AlphaFold 2, wurde verwendet, um Hunderte von Millionen Strukturen vorherzusagen, eine Aufgabe, die bei der aktuellen Geschwindigkeit der experimentellen Strukturbiologie Hunderte von Millionen Forscherjahre gedauert hätte.
Die Macht von AlphaFold 3 verantwortungsvoll teilen
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Mit jeder AlphaFold-Veröffentlichung haben wir versucht, die weitreichenden Auswirkungen der Technologie zu verstehen und mit der Forschungs- und Sicherheitsgemeinschaft zusammenzuarbeiten. Wir verfolgen einen wissenschaftlich fundierten Ansatz und haben gründliche Bewertungen durchgeführt, um potenzielle Risiken zu minimieren und die Vorteile für Biologie und Menschheit zu maximieren.
Aufbauend auf den Konsultationen, die wir für AlphaFold 2 durchgeführt haben, haben wir nun über 50 Fachexperten sowie spezialisierte Dritte aus den Bereichen Biosicherheit, Forschung und Industrie eingebunden, um die Fähigkeiten und potenziellen Risiken aufeinanderfolgender AlphaFold-Modelle zu bewerten. Wir haben auch an gemeinschaftsweiten Foren und Diskussionen teilgenommen, bevor wir AlphaFold 3 gestartet haben.
Der AlphaFold Server spiegelt unser Engagement wider, die Vorteile von AlphaFold zu teilen, einschließlich unserer kostenlosen Datenbank mit 200 Millionen Proteinstrukturen. Wir erweitern unseren kostenlosen AlphaFold-Bildungskurs online mit EMBL-EBI und arbeiten mit Organisationen im Globalen Süden zusammen, um Wissenschaftler mit den Werkzeugen auszustatten, die sie benötigen, um die Einführung und Forschung zu beschleunigen, insbesondere in unterfinanzierten Bereichen wie vernachlässigten Krankheiten und Ernährungssicherheit. Wir werden weiterhin mit der wissenschaftlichen Gemeinschaft und politischen Entscheidungsträgern zusammenarbeiten, um KI-Technologien verantwortungsvoll zu entwickeln und einzusetzen.
Die Zukunft der KI-gestützten Zellbiologie eröffnen
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7BBV - Enzym: Die Vorhersage von AlphaFold 3 für einen molekularen Komplex mit einem Enzymprotein (blau), einem Ion (gelbe Kugel) und einfachen Zuckern (gelb) sowie der tatsächlichen Struktur (grau). Dieses Enzym kommt in einem bodenbürtigen Pilz (Verticillium dahliae) vor, der eine Vielzahl von Pflanzen schädigt. Einblicke in die Interaktion dieses Enzyms mit Pflanzenzellen könnten Forschern helfen, gesündere, widerstandsfähigere Pflanzen zu entwickeln.
AlphaFold 3 bringt die biologische Welt in scharfen Fokus. Es ermöglicht Wissenschaftlern, zelluläre Systeme in all ihrer Komplexität zu sehen, über Strukturen, Wechselwirkungen und Modifikationen hinweg. Diese neue Perspektive auf die Moleküle des Lebens zeigt ihre Vernetzung und hilft uns zu verstehen, wie diese Verbindungen biologische Funktionen beeinflussen – wie Medikamente wirken, wie Hormone produziert werden und wie DNA-Reparatur uns gesund hält.
Die Auswirkungen von AlphaFold 3 und unserem kostenlosen AlphaFold Server werden sich darin zeigen, wie sie Wissenschaftler befähigen, Entdeckungen in offenen Fragen der Biologie und neuen Forschungsbereichen zu beschleunigen. Wir beginnen gerade, das Potenzial von AlphaFold 3 zu erkunden, und sind gespannt, was die Zukunft bringt.
Update 11. November 2024: Seit November 2024 haben wir den AlphaFold 3 Modellcode und die Gewichte für akademische Nutzung freigegeben, um die Forschung voranzutreiben. Erfahren Sie mehr über AlphaFold-Tools.
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Kommentare (40)
![JustinMitchell]()
How does AlphaFold 3 handle the sheer complexity of all those molecular combinations? Mind-blowing stuff! 🤯
![WalterWalker]()
結構な精度を誇るようだけど、AlphaFoldが分子間相互作用まで予測できるって、これで創薬研究めちゃくちゃ加速しそう！でもAIの”ブラックボックス”予測をどう医療現場に持ち込むか、説明責任や臨床審査の壁は依然として大きいよね...😅 これからの議論の行方が気になるわ。
![ChristopherDavis]()
Je suis impressionné par AlphaFold 3 ! 🧬 Comprendre les interactions moléculaires pourrait révolutionner la médecine, mais ça soulève aussi des questions éthiques sur la modification du vivant. Est-ce qu'on va trop loin ?
![BenBrown]()
Mind-blowing how AlphaFold 3 maps out life's molecular dance! 🧬 Curious if this could speed up drug discovery or just make scientists' heads spin with data overload. What's next, predicting my coffee's molecular vibe? 😄
![WillPerez]()
AlphaFold 3 is mind-blowing! Predicting every molecule's structure feels like unlocking the universe’s blueprint. Can’t wait to see how this reshapes drug discovery! 😮
![ScottPerez]()
AlphaFold 3 es alucinante! Es como tener un microscopio para el mundo molecular. Me ayuda muchísimo en mis proyectos de biología. Ojalá fuera un poco más rápido, pero aún así, ¡herramienta increíble! 🔬🌿
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Wie AlphaFold 3 die Moleküle des Lebens enthüllt ----------------------------------------
Bei einer Liste von Molekülen generiert AlphaFold 3 deren gemeinsame 3D-Struktur und zeigt, wie sie zusammenpassen. Es kann große Biomoleküle wie Proteine, DNA und RNA sowie kleinere Moleküle oder Liganden, zu denen viele Arzneimittel gehören, modellieren. Zudem kann AlphaFold 3 chemische Modifikationen an diesen Molekülen vorhersagen, die für die gesunde Funktion von Zellen entscheidend sind und bei Störungen zu Krankheiten führen können.
Die Stärke von AlphaFold 3 beruht auf seiner fortschrittlichen Architektur und seinem Training, das nun alle Moleküle des Lebens umfasst. Im Kern steht eine verbesserte Version unseres Evoformer-Moduls, der Deep-Learning-Architektur, die den Erfolg von AlphaFold 2 ermöglichte. Nach der Verarbeitung der Eingaben verwendet AlphaFold 3 ein Diffusionsnetzwerk, ähnlich wie bei KI-Bildgeneratoren, um seine Vorhersagen zusammenzusetzen. Dieser Prozess beginnt mit einer Wolke von Atomen und verfeinert sie allmählich zu der genauesten molekularen Struktur.
Die Vorhersagen von AlphaFold 3 zu molekularen Wechselwirkungen sind genauer als bei jedem bestehenden System. Als einziges Modell, das ganze molekulare Komplexe ganzheitlich berechnet, ist es einzigartig positioniert, um wissenschaftliche Erkenntnisse zu vereinheitlichen.
Führend in der Arzneimittelforschung bei Isomorphic Labs -----------------------------------------
AlphaFold 3 eröffnet neue Möglichkeiten für das Arzneimitteldesign, indem es vorhersagt, wie Moleküle, die häufig in Arzneimitteln verwendet werden, wie Liganden und Antikörper, mit Proteinen interagieren, um die menschliche Gesundheit und Krankheiten zu beeinflussen.
AlphaFold 3 erreicht unübertroffene Genauigkeit bei der Vorhersage von arzneimittelähnlichen Wechselwirkungen, einschließlich der Bindung von Proteinen mit Liganden und der Interaktion von Antikörpern mit ihren Zielproteinen. Es ist 50 % genauer als die besten traditionellen Methoden im PoseBusters-Benchmark und benötigt keine Strukturinformationen, um zu starten. Dies macht AlphaFold 3 zum ersten KI-System, das physikbasierte Werkzeuge für die Vorhersage von Biomolekülstrukturen übertrifft. Das Verständnis der Antikörper-Protein-Bindung ist entscheidend für Erkenntnisse über die menschliche Immunantwort und für das Design neuer Antikörper, die in der Medizin zunehmend wichtig sind.
Isomorphic Labs nutzt AlphaFold 3 zusammen mit anderen internen KI-Modellen, um das Arzneimitteldesign für interne Projekte und Kooperationen mit Pharma-Partnern zu verbessern. Dieser Ansatz hilft uns, neue Krankheitsziele anzugehen und innovative Wege zu finden, um bestehende, bisher unerreichbare Ziele zu adressieren.
AlphaFold Server: Ein kostenloses und benutzerfreundliches Forschungstool
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Der neu gestartete AlphaFold Server von Google DeepMind ist das weltweit genaueste Werkzeug zur Vorhersage, wie Proteine mit anderen Molekülen in der Zelle interagieren. Es ist eine kostenlose Plattform, die Wissenschaftlern weltweit für nicht-kommerzielle Forschung zur Verfügung steht. Mit nur wenigen Klicks können Biologen AlphaFold 3 nutzen, um Strukturen aus Proteinen, DNA, RNA und einer Auswahl an Liganden, Ionen und chemischen Modifikationen zu modellieren.
Der AlphaFold Server hilft Wissenschaftlern, neue Hypothesen für Labortests zu generieren, beschleunigt ihre Forschung und fördert Innovationen. Unsere Plattform erleichtert Forschern die Erstellung von Vorhersagen, unabhängig von ihrem Zugang zu Rechenressourcen oder ihrem Fachwissen im maschinellen Lernen.
Die experimentelle Vorhersage von Proteinstrukturen kann so lange wie eine Doktorarbeit dauern und ein Vermögen kosten. Unser früheres Modell, AlphaFold 2, wurde verwendet, um Hunderte von Millionen Strukturen vorherzusagen, eine Aufgabe, die bei der aktuellen Geschwindigkeit der experimentellen Strukturbiologie Hunderte von Millionen Forscherjahre gedauert hätte.
Mit jeder AlphaFold-Veröffentlichung haben wir versucht, die weitreichenden Auswirkungen der Technologie zu verstehen und mit der Forschungs- und Sicherheitsgemeinschaft zusammenzuarbeiten. Wir verfolgen einen wissenschaftlich fundierten Ansatz und haben gründliche Bewertungen durchgeführt, um potenzielle Risiken zu minimieren und die Vorteile für Biologie und Menschheit zu maximieren.
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Der AlphaFold Server spiegelt unser Engagement wider, die Vorteile von AlphaFold zu teilen, einschließlich unserer kostenlosen Datenbank mit 200 Millionen Proteinstrukturen. Wir erweitern unseren kostenlosen AlphaFold-Bildungskurs online mit EMBL-EBI und arbeiten mit Organisationen im Globalen Süden zusammen, um Wissenschaftler mit den Werkzeugen auszustatten, die sie benötigen, um die Einführung und Forschung zu beschleunigen, insbesondere in unterfinanzierten Bereichen wie vernachlässigten Krankheiten und Ernährungssicherheit. Wir werden weiterhin mit der wissenschaftlichen Gemeinschaft und politischen Entscheidungsträgern zusammenarbeiten, um KI-Technologien verantwortungsvoll zu entwickeln und einzusetzen.
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