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Alphabet子公司Isomorphic Labs与Google的DeepMind合作，发布了突破性的人工智能模型AlphaFold 3，这一模型在生物分子结构预测领域取得了重大进展。AlphaFold 3不仅能够预测蛋白质的3D结构，还能准确预测蛋白质、DNA、RNA以及小分子配体之间的复杂相互作用，包括翻译后修饰和离子对分子结构的影响。这一技术有望极大推动药物设计的发展，其研究成果已发表在《自然》杂志上。
AlphaFold 3的预测精度达到了原子级别，基于定制的Transformer架构和扩散模型，能够快速生成生物分子复合体的3D结构。它利用了蛋白质数据库（PDB）中的数据，分析了超过99%的已知生物分子复合体，显著提高了预测的准确性，尤其是在蛋白质-配体、蛋白质-核酸以及抗体-抗原相互作用方面。
研究人员使用AlphaFold 3对免疫检查点蛋白TIM3进行了结构预测，成功发现了与TIM3高亲和力结合的小分子，并揭示了其结构与活性的关系。AlphaFold 3的预测结果显示了与实验晶体结构的高度一致性，甚至在没有配体的情况下也能准确预测蛋白质的不同构象。
尽管AlphaFold 3展现出巨大的潜力，但它也存在局限性，如可能出现的“幻想”现象和对训练数据的依赖。伯克利实验室的Paul D. Adams博士指出，尽管模型在静态图像预测方面表现出色，但蛋白质的动态变化和多种构象状态仍是当前技术难以解决的问题。
Isomorphic Labs已经开始利用AlphaFold 3进行药物设计，并与Eli Lilly和Novartis等公司开展合作。学术界也可以通过DeepMind提供的免费工具AlphaFold Server使用这一模型。AlphaFold 3的问世预示着科学界和医药产业将迎来新的变革，我们期待它在未来药物开发中发挥关键作用，为患者带来希望。
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