Alphafold 3：預測所有生命分子的結構和相互作用
在每一個植物、動物和人類細胞內，都存在一個充滿活力的分子機器世界。這些由蛋白質、DNA和其他分子組成的機器，並非單獨運作。只有通過理解它們在無數組合中的相互作用，我們才能真正掌握生命過程的本質。
在一篇最近發表於《自然》期刊的論文中，我們推出了AlphaFold 3，這是一個具有前所未有精確度的突破性模型，能預測生命中所有分子的結構和相互作用。在蛋白質與其他分子類型的相互作用方面，AlphaFold 3比現有方法提高了至少50%的準確度。對於某些關鍵的相互作用，我們甚至將預測準確度提升了一倍。
我們對AlphaFold 3的潛力感到興奮，它將徹底改變我們對生物學的理解並加速藥物發現。科學家現在可以通過我們新推出的AlphaFold Server免費使用其大部分功能，這是一個用戶友好的研究工具。Isomorphic Labs已與製藥公司合作，將AlphaFold 3應用於現實世界的藥物設計挑戰，旨在開發可能改變生活的全新治療方法。
AlphaFold 3建立在AlphaFold 2的成功基礎之上，後者在2020年改變了蛋白質結構預測。自那時起，全球數百萬研究人員使用AlphaFold 2在瘧疾疫苗、癌症治療和酶設計等領域取得了突破。AlphaFold已被引用超過20,000次，並獲得了包括生命科學突破獎在內的多項獎項。隨著AlphaFold 3的推出，我們將焦點從蛋白質擴展到更廣泛的生物分子，為更多突破性科學研究開闢了可能性——從開發可持續材料和抗逆作物，到加速藥物設計和基因組研究。
7PNM - 普通感冒病毒（冠狀病毒OC43）的刺突蛋白：AlphaFold 3對感冒病毒刺突蛋白（藍色）與抗體（青色）和簡單糖類（黃色）相互作用的結構預測，與真實結構（灰色）精確匹配。動畫顯示蛋白質與抗體、然後與糖類的相互作用。推進我們對此類免疫系統過程的了解，有助於更好地理解冠狀病毒，包括COVID-19，從而為改進治療方法提供了可能性。
AlphaFold 3如何揭示生命的分子
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給定一組分子，AlphaFold 3會生成它們的聯合3D結構，展示它們如何契合在一起。它可以模擬大型生物分子，如蛋白質、DNA和RNA，以及較小的分子或配體，包括許多藥物。此外，AlphaFold 3還能預測這些分子的化學修飾，這對細胞的健康運作至關重要，若被破壞則可能導致疾病。
AlphaFold 3的卓越能力源於其先進的架構和訓練，現在涵蓋了生命中的所有分子。其核心是我們增強版的Evoformer模組，這是推動AlphaFold 2成功的深度學習架構。在處理輸入後，AlphaFold 3使用類似於AI圖像生成器中的擴散網絡來組裝其預測。這個過程從一團原子雲開始，逐步精煉成最精確的分子結構。
AlphaFold 3對分子相互作用的預測比任何現有系統都更準確。作為一個整體計算整個分子複合體的單一模型，它在統一科學見解方面具有獨特地位。
7R6R - DNA結合蛋白：AlphaFold 3對包含蛋白質（藍色）與DNA雙 helix（粉紅色）結合的分子複合體的預測，幾乎與通過艱苦實驗發現的真實分子結構（灰色）完美匹配。
在Isomorphic Labs引領藥物發現
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AlphaFold 3通過預測常用於藥物的分子（如配體和抗體）與蛋白質的相互作用，影響人類健康和疾病，為藥物設計開闢了新可能性。
AlphaFold 3在預測藥物類相互作用方面達到了無與倫比的準確性，包括蛋白質與配體的結合以及抗體與其目標蛋白的相互作用。在PoseBusters基準測試中，它比最佳傳統方法高出50%的準確度，且無需任何結構信息即可開始。這使得AlphaFold 3成為首個超越基於物理的工具進行生物分子結構預測的AI系統。了解抗體-蛋白質結合對洞察人類免疫反應以及設計新型抗體至關重要，後者在醫學中日益重要。
Isomorphic Labs正使用AlphaFold 3以及其他內部AI模型，來增強內部項目和與製藥合作夥伴的藥物設計。這種方法有助於我們應對新的疾病目標，並尋找創新方式來解決以往無法實現的現有目標。
AlphaFold Server：免費且易於使用的研究工具
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8AW3 - RNA修飾蛋白：AlphaFold 3對包含蛋白質（藍色）、RNA鏈（紫色）和兩個離子（黃色）的分子複合體的預測，與真實結構（灰色）密切匹配。此複合體參與其他蛋白質的創建——這是生命和健康的基本細胞過程。
Google DeepMind新推出的AlphaFold Server是全球預測蛋白質與細胞中其他分子相互作用的最精確工具。它是一個免費平台，供全球科學家用於非商業研究。只需幾次點擊，生物學家即可使用AlphaFold 3模擬由蛋白質、DNA、RNA以及選定的配體、離子和化學修飾組成的結構。
AlphaFold Server幫助科學家生成新假設以在實驗室中測試，加速他們的研究並促進創新。我們的平台使研究人員無論其計算資源或機器學習專業知識如何，都能輕鬆創建預測。
實驗性蛋白質結構預測可能需要長達一個博士學位的時間並耗費巨資。我們之前的模型AlphaFold 2已被用於預測數億個結構，這項任務若按當前實驗結構生物學的進度，需耗費數億研究者年。
負責任地分享AlphaFold 3的力量
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隨著每次AlphaFold的發布，我們都致力於了解該技術的廣泛影響，與研究和安全社群合作。我們採取科學主導的方法，進行了徹底的評估，以最大限度地降低潛在風險，同時最大化對生物學和人類的益處。
在我們為AlphaFold 2進行的諮詢基礎上，我們現在已與超過50位領域專家以及生物安全、研究和行業的專業第三方合作，評估了連續AlphaFold模型的能力和潛在風險。我們還參與了社群範圍的論壇和討論，然後才推出AlphaFold 3。
AlphaFold Server體現了我們分享AlphaFold益處的承諾，包括我們免費的2億蛋白質結構數據庫。我們正與EMBL-EBI擴展免費的AlphaFold教育線上課程，並與全球南方的組織合作，為科學家提供加速採用和研究的工具，特別是在被忽視的疾病和食品安全等資金不足的領域。我們將繼續與科學界和政策制定者合作，負責任地開發和部署AI技術。
開啟AI驅動的細胞生物學未來
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7BBV - 酶：AlphaFold 3對包含酶蛋白（藍色）、離子（黃色球體）和簡單糖類（黃色）的分子複合體的預測，與真實結構（灰色）一致。此酶存在於一種破壞多種植物的土壤傳播真菌（Verticillium dahliae）中。了解此酶與植物細胞的相互作用可幫助研究人員開發更健康、更具抗性的作物。
AlphaFold 3將生物世界帶入清晰焦點。它使科學家能夠看到細胞系統的全部複雜性，涵蓋結構、相互作用和修飾。這種對生命分子的新視角揭示了它們的相互聯繫，並幫助我們理解這些聯繫如何影響生物功能——如藥物如何發揮作用、激素如何產生，以及DNA修復如何保持我們的健康。
AlphaFold 3及其免費的AlphaFold Server的影響將體現在它們如何賦能科學家加速生物學開放問題和新研究領域的發現。我們才剛開始探索AlphaFold 3的潛力，我們對未來充滿期待。
2024年11月11日更新：截至2024年11月，我們已發布AlphaFold 3模型代碼和權重供學術使用，以促進研究進展。了解更多關於AlphaFold工具的信息。
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評論 (37)
0/200
![BenBrown]()
BenBrown
2025-07-28 09:19:30
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? 😄
0
![WillPerez]()
WillPerez
2025-07-28 09:19:05
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! 😮
0
![ScottPerez]()
ScottPerez
2025-04-21 09:43:42
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! 🔬🌿
0
![GaryGonzalez]()
GaryGonzalez
2025-04-21 03:26:40
AlphaFold 3は驚異的です！生命分子の構造と相互作用を予測するなんて素晴らしいですね。でも、複雑すぎて半分も理解できません。とはいえ、生物学にとっては革命的です。これがどう進化するか楽しみです！🧬
0
![FredWhite]()
FredWhite
2025-04-20 17:01:38
AlphaFold 3 is mind-blowing! It's amazing how it predicts the structures and interactions of life molecules. But it's so complex, I barely understand half of it. Still, it's a game-changer for biology. Can't wait to see how it evolves! 🧬
0
![GregoryAdams]()
GregoryAdams
2025-04-20 07:20:34
AlphaFold 3 정말 대단해! 분자 상호작용을 깊이 이해할 수 있어서 생물학 연구에 큰 도움이 돼. 다만 너무 복잡해서 가끔 헷갈릴 때가 있어. 좀 더 쉽게 설명해주면 좋겠어! 🤯🔬
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AlphaFold 3通過預測常用於藥物的分子（如配體和抗體）與蛋白質的相互作用，影響人類健康和疾病，為藥物設計開闢了新可能性。
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Isomorphic Labs正使用AlphaFold 3以及其他內部AI模型，來增強內部項目和與製藥合作夥伴的藥物設計。這種方法有助於我們應對新的疾病目標，並尋找創新方式來解決以往無法實現的現有目標。
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Google DeepMind新推出的AlphaFold Server是全球預測蛋白質與細胞中其他分子相互作用的最精確工具。它是一個免費平台，供全球科學家用於非商業研究。只需幾次點擊，生物學家即可使用AlphaFold 3模擬由蛋白質、DNA、RNA以及選定的配體、離子和化學修飾組成的結構。
AlphaFold Server幫助科學家生成新假設以在實驗室中測試，加速他們的研究並促進創新。我們的平台使研究人員無論其計算資源或機器學習專業知識如何，都能輕鬆創建預測。
實驗性蛋白質結構預測可能需要長達一個博士學位的時間並耗費巨資。我們之前的模型AlphaFold 2已被用於預測數億個結構，這項任務若按當前實驗結構生物學的進度，需耗費數億研究者年。
隨著每次AlphaFold的發布，我們都致力於了解該技術的廣泛影響，與研究和安全社群合作。我們採取科學主導的方法，進行了徹底的評估，以最大限度地降低潛在風險，同時最大化對生物學和人類的益處。
在我們為AlphaFold 2進行的諮詢基礎上，我們現在已與超過50位領域專家以及生物安全、研究和行業的專業第三方合作，評估了連續AlphaFold模型的能力和潛在風險。我們還參與了社群範圍的論壇和討論，然後才推出AlphaFold 3。
AlphaFold Server體現了我們分享AlphaFold益處的承諾，包括我們免費的2億蛋白質結構數據庫。我們正與EMBL-EBI擴展免費的AlphaFold教育線上課程，並與全球南方的組織合作，為科學家提供加速採用和研究的工具，特別是在被忽視的疾病和食品安全等資金不足的領域。我們將繼續與科學界和政策制定者合作，負責任地開發和部署AI技術。
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AlphaFold 3及其免費的AlphaFold Server的影響將體現在它們如何賦能科學家加速生物學開放問題和新研究領域的發現。我們才剛開始探索AlphaFold 3的潛力，我們對未來充滿期待。
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2025-07-28 09:19:30
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2025-04-21 09:43:42
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AlphaFold 3は驚異的です！生命分子の構造と相互作用を予測するなんて素晴らしいですね。でも、複雑すぎて半分も理解できません。とはいえ、生物学にとっては革命的です。これがどう進化するか楽しみです！🧬
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2025-04-20 17:01:38
AlphaFold 3 is mind-blowing! It's amazing how it predicts the structures and interactions of life molecules. But it's so complex, I barely understand half of it. Still, it's a game-changer for biology. Can't wait to see how it evolves! 🧬
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AlphaFold 3 정말 대단해! 분자 상호작용을 깊이 이해할 수 있어서 생물학 연구에 큰 도움이 돼. 다만 너무 복잡해서 가끔 헷갈릴 때가 있어. 좀 더 쉽게 설명해주면 좋겠어! 🤯🔬
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