首页Alphafold 3：预测所有生命分子的结构和相互作用
在每一种植物、动物和人类细胞内部，都有一个繁忙的分子机器世界。这些由蛋白质、DNA和其他分子构成的机器并非单独运作。只有通过理解它们在无数组合中的相互作用，我们才能真正把握生命过程的本质。
在《自然》杂志上发表的一篇近期论文中，我们推出了AlphaFold 3，这是一个突破性的模型，能够以前所未有的精度预测所有生命分子的结构和相互作用。在蛋白质与其他分子类型的相互作用方面，AlphaFold 3比现有方法提高了至少50%的性能。对于某些关键相互作用，我们甚至将预测准确度翻倍。
我们对AlphaFold 3在革新生物学理解和加速药物发现方面的潜力感到兴奋。科学家现在可以通过我们新推出的AlphaFold Server免费使用其大部分功能，这是一个用户友好的研究工具。Isomorphic Labs已与制药公司合作，将AlphaFold 3应用于现实世界的药物设计挑战，旨在开发可能改变生活的新疗法。
AlphaFold 3建立在AlphaFold 2的成功基础上，后者在2020年革新了蛋白质结构预测。此后，全球数百万研究人员使用AlphaFold 2在疟疾疫苗、癌症治疗和酶设计等领域取得了突破。AlphaFold已被引用超过20,000次，并获得包括生命科学突破奖在内的众多奖项。借助AlphaFold 3，我们将重点从蛋白质扩展到更广泛的生物分子，为更多突破性科学发现开辟了可能性——从开发可持续材料和抗逆作物，到加速药物设计和基因组学研究。
7PNM - 普通感冒病毒（冠状病毒OC43）的刺突蛋白：AlphaFold 3对感冒病毒刺突蛋白（蓝色）与抗体（青色）和简单糖类（黄色）相互作用的结构预测，与真实结构（灰色）精确匹配。动画显示了蛋白质与抗体、然后与糖类的相互作用。推进我们对免疫系统过程的了解有助于更好地理解冠状病毒，包括COVID-19，为改进治疗方法提供了可能性。
AlphaFold 3如何揭示生命分子
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给定一组分子，AlphaFold 3生成它们的联合3D结构，展示它们如何契合在一起。它可以建模大型生物分子，如蛋白质、DNA和RNA，以及较小的分子或配体，包括许多药物。此外，AlphaFold 3还能预测这些分子的化学修饰，这些修饰对细胞的健康功能至关重要，如果被破坏可能导致疾病。
AlphaFold 3的卓越能力源于其先进的架构和训练，涵盖了所有生命分子。其核心是我们Evoformer模块的增强版本，这是推动AlphaFold 2成功的深度学习架构。在处理输入后，AlphaFold 3使用类似于AI图像生成器的扩散网络来组装其预测。这个过程从一团原子云开始，逐步精炼成最精确的分子结构。
AlphaFold 3对分子相互作用的预测比任何现有系统都要准确。作为一个整体计算整个分子复合体的单一模型，它在统一科学洞察方面具有独特地位。
7R6R - DNA结合蛋白：AlphaFold 3对包含蛋白质（蓝色）与DNA双螺旋（粉色）结合的分子复合体的预测，与通过艰苦实验发现的真实分子结构几乎完美匹配。
在Isomorphic Labs引领药物发现
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AlphaFold 3通过预测药物中常用的分子（如配体和抗体）与蛋白质的相互作用，影响人类健康和疾病，为药物设计开辟了新可能性。
AlphaFold 3在预测类药物相互作用方面的准确性无与伦比，包括蛋白质与配体的结合以及抗体与其目标蛋白的相互作用。在PoseBusters基准测试中，它比最佳传统方法高出50%的准确性，且无需任何结构信息即可开始。这使AlphaFold 3成为首个超越基于物理的工具进行生物分子结构预测的AI系统。了解抗体-蛋白质结合对洞察人类免疫反应和设计新抗体至关重要，后者在医学中日益重要。
Isomorphic Labs使用AlphaFold 3以及其他内部AI模型，为内部项目和与制药伙伴的合作增强药物设计。这种方法帮助我们应对新疾病靶点，并找到创新方法解决之前无法实现的目标。
AlphaFold Server：免费且易用的研究工具
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8AW3 - RNA修饰蛋白：AlphaFold 3对包含蛋白质（蓝色）、RNA链（紫色）和两个离子（黄色）的分子复合体的预测，与真实结构（灰色）密切匹配。这个复合体涉及其他蛋白质的创建——这是生命和健康的基本细胞过程。
Google DeepMind新推出的AlphaFold Server是全球预测蛋白质与其他细胞分子相互作用的最精确工具。它是一个免费平台，供全球科学家用于非商业研究。只需几次点击，生物学家就可以使用AlphaFold 3建模由蛋白质、DNA、RNA以及选定的配体、离子和化学修饰组成的结构。
AlphaFold Server帮助科学家生成新假设以在实验室中测试，加速他们的研究并促进创新。我们的平台使研究人员能够轻松创建预测，无论他们的计算资源或机器学习专长如何。
实验性蛋白质结构预测可能需要一个博士学位的时间并耗费巨资。我们之前的模型AlphaFold 2已被用于预测数亿个结构，这项任务若按当前实验结构生物学的速度需要数亿研究者年。
负责任地分享AlphaFold 3的力量
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每次发布AlphaFold时，我们都致力于了解技术的广泛影响，与研究和安全社区合作。我们采取以科学为主导的方法，进行了彻底的评估，以最大限度地减少潜在风险，同时最大化对生物学和人类的益处。
在AlphaFold 2的咨询基础上，我们现已与超过50位领域专家以及生物安全、研究和行业的专业第三方合作，评估连续AlphaFold模型的能力和潜在风险。我们还参与了社区范围的论坛和讨论，然后才推出AlphaFold 3。
AlphaFold Server体现了我们分享AlphaFold益处的承诺，包括我们免费的2亿蛋白质结构数据库。我们正在扩展与EMBL-EBI合作的免费AlphaFold在线教育课程，并与全球南方的组织合作，为科学家提供加速采纳和研究的工具，特别是在被忽视的疾病和食品安全等资金不足的领域。我们将继续与科学界和政策制定者合作，负责任地开发和部署AI技术。
开启AI驱动的细胞生物学未来
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7BBV - 酶：AlphaFold 3对包含酶蛋白（蓝色）、离子（黄色球体）和简单糖类（黄色）的分子复合体的预测，与真实结构（灰色）一致。这种酶存在于一种土壤传播的真菌（大丽轮枝菌）中，会损害多种植物。了解这种酶与植物细胞的相互作用可帮助研究人员开发更健康、更具抗逆性的作物。
AlphaFold 3将生物世界清晰地呈现在我们面前。它使科学家能够看到细胞系统的全部复杂性，涵盖结构、相互作用和修饰。这种对生命分子的新视角揭示了它们的相互联系，帮助我们理解这些联系如何影响生物功能——如药物如何发挥作用、激素如何产生，以及DNA修复如何保持我们的健康。
AlphaFold 3及其免费AlphaFold Server的影响将体现在它们如何赋予科学家加速生物学开放问题和新研究领域的发现。我们才刚刚开始探索AlphaFold 3的潜力，我们对未来充满期待。
2024年11月11日更新：截至2024年11月，我们已发布AlphaFold 3模型代码和权重，供学术使用，以推动研究。了解更多关于AlphaFold工具的信息。
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评论 (40)
0/500
![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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