“ Alphafold 3：革新分子結構和相互作用預測”
自2020年推出以來，超過200萬名研究人員轉向Google DeepMind的Alphafold 2來預測蛋白質結構，從而有助於疫苗開發和癌症治療等突破。該模型解決了一個挑戰，使科學家們度過了半個多世紀。但是Google Deepmind的團隊並沒有止步於此。他們沒有安息桂冠，而是捲起袖子，開始在Alphafold 3上工作。
Alphafold 3於5月由Google DeepMind和Isomorphic Labs推出，使事情提高了一個檔次。它不僅可以預測蛋白質折疊；它還預測了各種生命分子（包括DNA，RNA和配體）的結構和相互作用 - 附著在蛋白質上的那些微小分子。
Google DeepMind的研究科學家Jonas Adler解釋說：“借助Alphafold 2，我們在解決蛋白質折疊難題方面取得了長足的進步，但是科學界已經轉向了更複雜的東西。” “研究人員現在正在研究細節，例如小分子的結合方式或RNA的工作原理，Alphafold 2不足的領域。為了跟上最新的生物學和化學，我們需要一個可以處理各種生物分子的工具。”
這裡的“一切”包括配體，這是至關重要的，因為它們佔所有藥物的一半。 Isomorphic Labs的研究負責人Adrian Stecula說：“在同構實驗室，我們看到了Alphafold 3在合理地設計藥物的巨大潛力，而且我們已經每天都在使用它。” “我們正在探索新的小分子如何與新藥物靶標結合，弄清楚蛋白質如何與DNA和RNA相互作用，並研究化學調整如何影響蛋白質結構 - 新模型打開了所有這些可能性。”
結合這些額外的分子類型意味著要處理更多的組合。喬納斯指出：“蛋白質非常簡單；只有20個標準氨基酸。” “但是小分子？它們到處都是無盡的可能性。它們是超級多樣的。”
該團隊意識到一個綜合數據庫是不可能的，因此啟動了Alphafold服務器。該免費工具使科學家可以輸入自己的序列，並且Alphafold為它們生成了分子復合物。自5月份居住以來，它已被用來創建超過100萬個結構。 Google DeepMind的研究工程師Lindsay Willmore說：“這就像Google地圖，但對於分子綜合體。” “即使您不是編碼器，您也可以復制並粘貼蛋白質，DNA，RNA或小分子序列，按下按鈕並等待幾分鐘。您將獲得結構以及信心指標，以幫助您評估預測。”
為了使Alphafold 3與如此廣泛的生物分子一起工作，該團隊將訓練數據擴展到包括DNA，RNA，小分子等。 Lindsay解釋說：“我們想，'為什麼不訓練數據集中所有幫助我們使用蛋白質的所有內容，看看我們可以走多遠呢？' “事實證明，我們走了很遠。 ”
AlphaFold 3的關鍵變化是在創建結構的模型的最後部分。雖然Alphafold 2使用了一個複雜的基於自定義幾何的模塊，但Alphafold 3轉到基於擴散的更簡單的生成模型，類似於其他高級圖像生成模型（例如Imagen）。這種變化簡化了模型如何處理新的分子。
但是，這種轉變帶來了一個新的挑戰：擴散模型會錯誤地為實際上是“無序”的蛋白質區域創建一個“有序的”結構，認為它試圖將一堆混亂的意大利麵條組織成整潔的螺旋。
因此，團隊轉向Alphafold 2，該Alphafold 2擅長預測這些無序的相互作用。 Lindsay說：“我們使用Alphafold 2的這些預測來訓練Alphafold 3，教會其識別和預測障礙。”
喬納斯笑著補充說：“我們有一個說法：'相信福西利，拒絕意大利麵條。”
Alphafold 3預測的一個例子，顯示了橙色和無序的“意大利面”區域中有序的“ Fusilli”區域。顏色表明模型對預測準確性的信心。 該團隊很高興看到Alphafold 3如何在基因組和藥物設計等領域中使用。喬納斯說：“看到我們走了多遠真是太神奇了。” “曾經很難的事情現在很容易了，現在不可能的是觸手可及。仍然很難破解，但是我們對Alphafold 3可以幫助我們實現的目標感到興奮。”
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評論 (15)
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![GeorgeMartinez]()
GeorgeMartinez
2025-04-10 08:00:00
AlphaFold 3 is mind-blowing! It's incredible how it's helping with vaccine development and cancer treatments. I'm not a scientist, but even I can see the potential here. The only thing is, it's a bit complex for non-experts. Still, a huge leap forward!
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![RoySmith]()
RoySmith
2025-04-10 08:00:00
AlphaFold 3は驚くべきツールです！ワクチン開発やがん治療に役立っているなんて信じられません。私は科学者ではありませんが、その可能性が見て取れます。ただ、専門家以外には少し複雑かもしれません。それでも、大きな進歩ですね！
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![WilliamCarter]()
WilliamCarter
2025-04-10 08:00:00
AlphaFold 3은 정말 놀랍습니다! 백신 개발과 암 치료에 도움이 된다는 것이 믿기지 않아요. 저는 과학자가 아니지만, 그 가능성을 느낄 수 있어요. 다만, 전문가가 아닌 사람에게는 조금 복잡할 수 있어요. 그래도 큰 도약입니다!
0
![JustinWilliams]()
JustinWilliams
2025-04-10 08:00:00
AlphaFold 3 é impressionante! É incrível como está ajudando no desenvolvimento de vacinas e tratamentos contra o câncer. Não sou cientista, mas até eu posso ver o potencial aqui. A única coisa é que é um pouco complexo para não especialistas. Ainda assim, um grande avanço!
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![WalterThomas]()
WalterThomas
2025-04-10 08:00:00
¡AlphaFold 3 es alucinante! Es increíble cómo está ayudando en el desarrollo de vacunas y tratamientos contra el cáncer. No soy científico, pero incluso yo puedo ver el potencial aquí. Lo único es que es un poco complejo para los no expertos. Aún así, un gran avance!
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![WillLopez]()
WillLopez
2025-04-11 08:00:00
AlphaFold 3 is a lifesaver for us in the lab! It's mind-blowing how it predicts molecular structures so accurately. Helped us speed up our research big time. Only wish it was a bit faster, but hey, can't complain too much about a tool that's changing the game!
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自2020年推出以來，超過200萬名研究人員轉向Google DeepMind的Alphafold 2來預測蛋白質結構，從而有助於疫苗開發和癌症治療等突破。該模型解決了一個挑戰，使科學家們度過了半個多世紀。但是Google Deepmind的團隊並沒有止步於此。他們沒有安息桂冠，而是捲起袖子，開始在Alphafold 3上工作。
Alphafold 3於5月由Google DeepMind和Isomorphic Labs推出，使事情提高了一個檔次。它不僅可以預測蛋白質折疊；它還預測了各種生命分子（包括DNA，RNA和配體）的結構和相互作用 - 附著在蛋白質上的那些微小分子。
Google DeepMind的研究科學家Jonas Adler解釋說：“借助Alphafold 2，我們在解決蛋白質折疊難題方面取得了長足的進步，但是科學界已經轉向了更複雜的東西。” “研究人員現在正在研究細節，例如小分子的結合方式或RNA的工作原理，Alphafold 2不足的領域。為了跟上最新的生物學和化學，我們需要一個可以處理各種生物分子的工具。”
這裡的“一切”包括配體，這是至關重要的，因為它們佔所有藥物的一半。 Isomorphic Labs的研究負責人Adrian Stecula說：“在同構實驗室，我們看到了Alphafold 3在合理地設計藥物的巨大潛力，而且我們已經每天都在使用它。” “我們正在探索新的小分子如何與新藥物靶標結合，弄清楚蛋白質如何與DNA和RNA相互作用，並研究化學調整如何影響蛋白質結構 - 新模型打開了所有這些可能性。”
結合這些額外的分子類型意味著要處理更多的組合。喬納斯指出：“蛋白質非常簡單；只有20個標準氨基酸。” “但是小分子？它們到處都是無盡的可能性。它們是超級多樣的。”
Google DeepMind的研究工程師Lindsay Willmore說：“這就像Google地圖，但對於分子綜合體。” “即使您不是編碼器，您也可以復制並粘貼蛋白質，DNA，RNA或小分子序列，按下按鈕並等待幾分鐘。您將獲得結構以及信心指標，以幫助您評估預測。”
為了使Alphafold 3與如此廣泛的生物分子一起工作，該團隊將訓練數據擴展到包括DNA，RNA，小分子等。 Lindsay解釋說：“我們想，'為什麼不訓練數據集中所有幫助我們使用蛋白質的所有內容，看看我們可以走多遠呢？' “事實證明，我們走了很遠。 ”
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但是，這種轉變帶來了一個新的挑戰：擴散模型會錯誤地為實際上是“無序”的蛋白質區域創建一個“有序的”結構，認為它試圖將一堆混亂的意大利麵條組織成整潔的螺旋。
因此，團隊轉向Alphafold 2，該Alphafold 2擅長預測這些無序的相互作用。 Lindsay說：“我們使用Alphafold 2的這些預測來訓練Alphafold 3，教會其識別和預測障礙。”
喬納斯笑著補充說：“我們有一個說法：'相信福西利，拒絕意大利麵條。”
該團隊很高興看到Alphafold 3如何在基因組和藥物設計等領域中使用。喬納斯說：“看到我們走了多遠真是太神奇了。” “曾經很難的事情現在很容易了，現在不可能的是觸手可及。仍然很難破解，但是我們對Alphafold 3可以幫助我們實現的目標感到興奮。”
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2025-04-10 08:00:00
AlphaFold 3 is mind-blowing! It's incredible how it's helping with vaccine development and cancer treatments. I'm not a scientist, but even I can see the potential here. The only thing is, it's a bit complex for non-experts. Still, a huge leap forward!
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2025-04-10 08:00:00
AlphaFold 3は驚くべきツールです！ワクチン開発やがん治療に役立っているなんて信じられません。私は科学者ではありませんが、その可能性が見て取れます。ただ、専門家以外には少し複雑かもしれません。それでも、大きな進歩ですね！
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2025-04-10 08:00:00
AlphaFold 3은 정말 놀랍습니다! 백신 개발과 암 치료에 도움이 된다는 것이 믿기지 않아요. 저는 과학자가 아니지만, 그 가능성을 느낄 수 있어요. 다만, 전문가가 아닌 사람에게는 조금 복잡할 수 있어요. 그래도 큰 도약입니다!
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2025-04-10 08:00:00
AlphaFold 3 é impressionante! É incrível como está ajudando no desenvolvimento de vacinas e tratamentos contra o câncer. Não sou cientista, mas até eu posso ver o potencial aqui. A única coisa é que é um pouco complexo para não especialistas. Ainda assim, um grande avanço!
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2025-04-10 08:00:00
¡AlphaFold 3 es alucinante! Es increíble cómo está ayudando en el desarrollo de vacunas y tratamientos contra el cáncer. No soy científico, pero incluso yo puedo ver el potencial aquí. Lo único es que es un poco complejo para los no expertos. Aún así, un gran avance!
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2025-04-11 08:00:00
AlphaFold 3 is a lifesaver for us in the lab! It's mind-blowing how it predicts molecular structures so accurately. Helped us speed up our research big time. Only wish it was a bit faster, but hey, can't complain too much about a tool that's changing the game!
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