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今日，谷歌DeepMind公司在GitHub上公布了其新一代人工智能（AI）平台AlphaFold3的源代码，让全球的科研人员可以下载这一工具，用于非商业化应用。AlphaFold3是该公司利用人工智能预测蛋白结构的AlphaFold平台的新一代版本，它不但能够根据氨基酸序列预测蛋白结构，还可以预测蛋白质与其它生物分子（包括DNA、RNA等）相互作用产生的复合体的结构。值得一提的是，DeepMind公司的Demis Hassabis博士和John Jumper博士因为开发AlphaFold解决蛋白质结构预测方面的贡献，今年获得了诺贝尔化学奖。
图片来源：123RF
今年5月，DeepMind团队与致力于AI药物研发的Isomorphic Labs合作，在《自然》杂志发表论文展示了全新的AlphaFold3。
AlphaFold3模型核心是在AlphaFold2基础上改进、演化而来，经过来自Protein Data Bank的各种生物分子、化学结构进行训练，并提升了模型的学习效率。AlphaFold3以扩散模块（diffusion module）替代了AlphaFold2结构模块来直接预测原子坐标，这种模块与AI图片生成过程类似。
这一技术对于药物研发也具有重大意义，Isomorphic Labs的研究人员就正借助AlphaFold3开展药物设计。由于AlphaFold3可以展示过去从未确认的复合物结构，这也让各类新型药物的设计具有了可能性。
John Jumper博士表示，很期待看到AlphaFold3源代码的公开能够激发哪些新进展。他表示，在公布AlphaFold2源代码后，他们看到了非常多的创造力。DeepMind团队非常兴奋地想看一看全球的科学家们如何使用AlphaFold3，让它可以应用于解决哪些新问题。
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[1] AI protein-prediction tool AlphaFold3 is now open source. Retrieved November 11, 2024, from https://www.nature.com/articles/d41586-024-03708-4?utm_medium=Social&utm_campaign=nature&utm_source=Twitter#Echobox=1731334559[2] Alphafold3. Retrieved November 11, 2024, from https://github.com/google-deepmind/alphafold3[3] Google DeepMind releases code behind its most advanced protein prediction program. Retrieved November 11, 2024, from https://www.science.org/content/article/google-deepmind-releases-code-behind-its-most-advanced-protein-prediction-program免责声明：药明康德内容团队专注介绍全球生物医药健康研究进展。本文仅作信息交流之目的，文中观点不代表药明康德立场，亦不代表药明康德支持或反对文中观点。本文也不是治疗方案推荐。如需获得治疗方案指导，请前往正规医院就诊。
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