当下，AI for Science已成为全球人工智能发展的新前沿。从精准解析蛋白质结构、引发学界与业界轰动的AlphaFold，到实现高精度分子模拟、为科研探索开辟新径的深度势能方法，AI作为科技创新的关键引擎，正以前所未有的深度与广度渗透到生命科学领域。
1月15日，百度智能云举办千帆思享会——生命科学专场。会上，重磅升级发布了由百度螺旋桨PaddleHelix团队与百度智能云「云高性能计算平台CHPC」团队联合打造的生物计算大模型工具HelixFold 3。升级后的HelixFold 3将在RNA结构预测、共价修饰、抗原抗体等复杂场景中实现更高准确性，为研发工作带来更为精确、高效、便捷的解决方案。
长久以来，如何实现从氨基酸序列到蛋白质三维结构的准确预测，对于生物学研究和药物开发有着重要意义。过去4年间，谷歌DeepMind研发的AlphaFold系列在蛋白质结构预测领域始终保持领先地位，2024年5月推出的AlphaFold 3模型，更是突破了传统研发模式成本高、耗时长、蛋白质结构解析困难等局限，能以高精度预测蛋白质数据库内几乎所有分子类型的复合物结构，大幅加速了生命科学研究的步伐。
然而，AlphaFold 3当时尚未开源，用户的每日调用次数也有限，这让新技术也尚未在产业界得以广泛应用和发展。在此背景下，2024年8月，百度螺旋桨团队依托百度智能云CHPC平台的强大算力以及在生命科学领域的研发积累，正式发布了面向生命科学领域的大模型——HelixFold 3，成为全球首个对标谷歌AlphaFold 3的模型。
凭借卓越的技术架构和系统能力，HelixFold 3在常规生物分子结构预测任务中达到与 AlphaFold 3精度媲美的水准。此外，HelixFold 3依托于百度智能云CHPC平台，为用户提供了高性能计算的线上服务。基于CHPC平台强大的计算资源支撑和高效的资源调度能力，HelixFold 3在高通量生物信息学应用处理方面展现出卓越的性能，同时实现了推理成本的显著降低，使得科研人员能够以更低的成本进行大规模结构预测，提升生物医药研发效率。
此次升级后，HelixFold 3将在RNA结构预测、共价修饰、抗原抗体等更多复杂场景上展现更高准确性，同时对外开放了API接口，并探索了更多场景的应用。例如，多项专业评测结果显示，HelixFold 3在RNA分子预测以及多个涉及共价修饰的结构预测方面，实现了精准度的大幅提升，其表现持平与AlphaFold 3相当，甚至在部分场景下超越后者。
在抗原-抗体的结构预测方面，HelixFold 3同样表现出色，在最新的71例PDB抗原抗体结构预测的数据上精度已能媲美AlphaFold 3 Server，预测精度获得进一步提升，成功率提升至80%以上，为深入研究抗体的结合机制及分析提供出相应解决方案提供了强有力的支持。
HelixFold 3基于百度智能云CHPC强大的计算能力，通过web server和API SDK调用等多种模式，为用户提供即开即用，高效便捷的生科工具。
在功能层面，HelixFold 3支持任意配体的输入，这一能力相比 AlphaFold 3仅支持固定的 20 种配体，大幅拓宽了药物研发场景的应用范围。侧链修饰作为药物研发中的常用策略，能够显著优化分子特性并提高相互作用的精确度。HelixFold 3通过 SMILES 描述侧链修饰，进一步扩展了其对化学空间的覆盖范围。目前，HelixFold 3已覆盖 PDB 数据库中超过 50% 的修饰场景，而 AlphaFold 3的覆盖范围不足5%。
HelixFold 3在相互作用约束方面，支持为任意类型的生物分子设置距离约束。该功能可用于指定口袋位置，指定抗原表位，指定结合位点，结合姿态等场景，可通过指定距离的大小控制约束的强弱。该能力也是当前HelixFold 3所独有的。
通过距离约束，HelixFold 3在抗原-抗体，蛋白-蛋白，蛋白-小分子场景提升显著，同时，HelixFold 3还支持API SDK的调用，用户无需购置昂贵的GPU计算资源，无需配置复杂的运行环境，即可集成HelixFold 3的API SDK服务到工作流中，提升科研效率。
