AlphaFold 3重磅发布：AI在生物医学领域的革命性突破

AlphaFold 3重磅发布：AI在生物医学领域的革命性突破

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来源

1.

https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=b71282639225

2.

http://english.gibh.cas.cn/sxyjy/202407/t20240729_677713.html

3.

https://www.nvidia.cn/gtc-global/session-catalog/?tab.allsessions=1700692987788001F1cG

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https://openreview.net/forum?id=pUcTrjRLOM&referrer=%5Bthe%20profile%20of%20Ganqu%20Cui%5D(%2Fprofile%3Fid%3D~Ganqu_Cui1)

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https://www.cusabio.cn/research-hotspots/14267.html

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https://news.bioon.com/article/2691848205a5.html

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https://bydrug.pharmcube.com/news/detail/91f4d8f1b623d5d2ef6a178cd5ba6dce

8.

https://arxiv.org/html/2404.02831v1

2024年5月，DeepMind团队在Nature杂志发表重磅论文，宣布推出革命性的AlphaFold 3（AF3）系统。这一突破性工具不仅能够精确预测蛋白质结构，更将预测范围扩展到几乎所有已知的生物分子复合物，包括蛋白质、DNA、RNA、小分子配体及其相互作用模式。这一重大进展预示着生物医学研究和药物开发将迎来前所未有的变革。

AlphaFold 3在技术架构上进行了重大革新，其整体结构虽然与AlphaFold 2相似，但每个主要组件都经过了优化升级。最显著的变化包括：

• 多序列比对（MSA）模块精简：从AlphaFold 2的多个MSA模块减少到4个，更多地依赖配对信息进行处理。
• 核心处理模块升级：用更简单的Pairformer模块取代了AlphaFold 2的Evoformer模块，降低对MSA信息的依赖。
• 结构预测模块革新：引入扩散模块（Diffusion Module）取代传统的结构模块，可以直接预测原始原子坐标，同时消除立体化学损失。

AlphaFold 3在多个维度展现了前所未有的预测能力：

• 在蛋白质-配体相互作用预测中，AF3在PoseBusters基准数据集上的准确率达到76%，显著优于传统对接方法Vina和最新深度学习模型RFAA。
• 对于蛋白质-核酸复合物预测，AF3的准确性高于目前最好的预测方法RoseTTAFold2NA，且能够处理包含数千个残基的结构。
• 在抗体-抗原相互作用预测中，AF3的准确率达到62.9%，相比AlphaFold-Multimer v2.3有显著提升。

AlphaFold 3的突破性进展将为生物医学研究和药物开发带来深远影响：

1. 药物研发加速：AF3能够精确预测药物分子与生物靶标的相互作用，有望大幅缩短新药研发周期，降低研发成本。
2. 疾病机理研究：通过预测蛋白质与其他生物分子的相互作用，科学家能够更深入地理解疾病发生机制，为开发新型治疗方法提供线索。
3. 个性化医疗：AF3的高精度预测能力有助于实现更精准的个性化治疗方案设计。

在AI for Science领域，中国研究机构也在积极布局。以智源研究院为例，该院开发了UltraMedical数据集，专门用于训练和优化生物医学领域的大型语言模型（LLM）。通过高质量的手动标注和合成数据集，结合监督微调和强化学习技术，智源研究院成功训练出一系列基于Llama-3的医学专业模型，在多个医学基准测试中展现出卓越性能。

AlphaFold 3的发布标志着AI在生物医学领域的应用进入了一个全新阶段。虽然仍存在立体化学、动力学预测等方面的局限性，但这一突破无疑为未来的研究奠定了坚实基础。随着技术的进一步发展，我们有理由相信，AI将在生物医学领域发挥越来越重要的作用，为人类健康事业带来新的希望。