(SeaPRwire) – Google DeepMind已經開發出AlphaFold 3,這是一個可以預測生物分子包括蛋白質、DNA和RNA以及小分子可能作為藥物的結構和交互作用的AI模型。Google DeepMind將透過非商業使用AlphaFold 3模型。這項里程碑性的創新詳情已於5月8日在《自然》期刊發表,很可能會大幅加速生物研究。
「對我們來說,今天宣佈AlphaFold 3是一個重要里程碑。」Google DeepMind執行長Demis Hassabis在5月7日宣佈這項突破性進展的簡報會上表示。「生物學是一個動態系統,您必須了解生物分子在細胞內的交互作用如何產生其性質。您可以把AlphaFold 3視為我們向那個目標邁出的第一步。」
該AI系統源自Google DeepMind建立的AlphaFold,它基本上解決了從胺基酸結構推斷蛋白質三維結構的問題。Google DeepMind的第一個AlphaFold模型於2018年公佈,嘗試預測蛋白質結構,並在國際蛋白質結構預測競賽中獲得第一名。2020年發佈的AlphaFold 2顯著改進了第一代對蛋白質結構預測的準確性。
AlphaFold 3進一步能夠預測幾乎所有生物分子的結構,並模擬這些分子之間的交互作用。雖然研究人員長期開發專門的計算方法來模擬特定類型生物分子之間的交互作用,但AlphaFold 3標誌著首次有一個系統能夠用最先進的性能預測幾乎所有分子類型之間的交互作用。
分子在生物系統中的性質和功能通常是由它們與其他分子的交互作用產生的。使用實驗了解分子交互作用需要多年研究時間並且成本高。如果這些交互作用可以用足夠準確的計算方式估計,那麼生物研究就可以大幅加速。例如,如果研究人員認為與某種蛋白質特定位點結合的分子可能是有希望的藥物候選物,他們就可以使用像AlphaFold 3這樣的計算系統來測試潛在的藥物分子。
諾貝爾獎得主、倫敦弗朗西斯·克里克研究所執行長兼主任保羅·納斯在Google DeepMind宣佈中表示:「AlphaFold持續改進,越來越與生物研究相關。」第三版將使預測不同巨分子之間複合體的結構以及巨分子、小分子和離子之間的關聯更加準確。」
Google DeepMind於2010年由Hassabis同Demis Hassabis、Google DeepMind首席人工一般智能科學家Shane Legg和Mustafa Suleyman共同創立。(Suleyman現在是微軟人工智能部門Microsoft AI的CEO,負責微軟的消費者人工智能產品和研究。)DeepMind於2014年被Google收購,2023年Google將DeepMind與另一個Google人工智能部門Google Brain合併成立Google DeepMind,結束了DeepMind領導層爭取更大自主權的努力。
除了AlphaFold系列人工智能系統外,Google DeepMind還取得了幾項推動科學技術發展的突破性成果。2022年,公司開發出一個可以發現新算法的人工智能系統;2023年,它開發出一個可以以前所未有的準確性預測天氣的人工智能模型。同年,Google DeepMind還開發出一個它聲稱可以準確預測材料結構的人工智能模型,但後來其實用性已被獨立研究人員質疑。
2021年,Alphabet母公司宣佈成立Isomorphic Labs,該公司旨在以人工智能為先導的方式開展藥物研發。Isomorphic Labs的研究人員參與了AlphaFold 3的開發。雖然任何非商業研究人員都可以使用AlphaFold伺服器,但Isomorphic Labs研究人員將享有AlphaFold 3的商業使用獨家權限。
「我們在藥物設計項目中日常使用AlphaFold 3的功能,」Isomorphic labs首席人工智能官Max Jaderberg在宣佈會上表示。「我們已經看到其潛力可以加速、改進和最終改變我們進行藥物研發的方式。這全因為此模型的新一級準確性水平,以及能夠預測更廣泛生物分子的能力。」
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