AlphaFold3升级可以预测其他类型的生物分子系统

来自谷歌DeepMind项目和伦敦IsomorphicLabs的医学研究人员和人工智能系统专家组成的联合团队，对AlphaFold2进行了该小组所说的重大改进，使该应用程序能够预测各种不同的结构更广泛、更准确地描述生物分子系统。新的迭代被称为AlphaFold3。

在《自然》杂志上发表的研究中，该小组使用扩散技术来改进应用程序的底层架构模型，以便做出更一般的预测。

基于深度学习的人工智能系统AlphaFold的第一个版本仅在四年前发布，并因其能够利用氨基酸序列准确预测蛋白质结构而受到赞誉。它还帮助研究人员更好地了解蛋白质的工作原理。AlphaFold2建立在此类功能的基础上，拓宽了可预测的复合体。

在这次新的迭代中，研究团队赋予该应用程序预测蛋白质以外的生物分子系统的能力。例如，它可以预测配体、RNA或DNA结构。他们指出，它甚至可以预测离子、核酸、其他蛋白质的结构以及抗体和抗原之间的相互作用。

研究人员指出，这些能力使其成为发现新药的有用工具。一家药物发现公司(以及DeepMind的衍生公司)已经在使用新系统来做到这一点。

除了对其他生物分子结构进行预测之外，研究团队声称AlphaFold3也比其之前的迭代及其竞争对手准确得多。但他们也承认还有增长的空间：例如，AlphaFold3的手性错误率为4.4%。它有时也会产生幻觉，从而减少丝带的出现。

他们指出，随着团队寻求提高准确性并添加更多类型的可应用系统，AlphaFold系统的工作将继续进行。他们还计划引入排名结构，帮助用户对系统提供的结果做出判断。