谷歌发布人工智能这可以预测人体分子的行为，促进药物发现研究

上周，谷歌发布了备受期待的AlphaFold软件升级版，该软件利用人工智能来预测人体内分子的形状和结构。

任何给定分子的形状都表明了它的功能和行为，因此生物学家长期以来一直在研究氨基酸链（蛋白质的组成部分）如何折叠成各种形状。 人工智能工具可以加速和简化这一过程，为突破开辟新的途径，特别是在疫苗和药物开发方面。

AlphaFold 3 是 Google DeepMind 上周在杂志上描述的最新更新自然界,建立在前两次迭代的基础上。该软件在 2018 年的初步预告为准确预测蛋白质的三维结构提供了潜力，而其 2020 年的更新 AlphaFold 2 则带来了重大改进。2021 年，谷歌发布了 AlphaFold 的开源版本，以及人体中几乎所有已知蛋白质的预测 3D 结构。第二年，共享了200万个预测的蛋白质结构。

但是，尽管有这些飞跃，这有助于研究人员绘制人心并更好地理解灭绝的鸟蛋AlphaFold 2 的范围仅限于对蛋白质进行建模。

“AlphaFold 2系统只知道氨基酸，所以它对生物制药的效用非常有限。穆罕默德·库莱希（Mohammed AlQuraishi）哥伦比亚大学的一位系统生物学家，他不隶属于谷歌DeepMind，他告诉麻省理工学院技术评论的詹姆斯·奥唐纳（James O'Donnell）。

该软件的最新版本不仅可以预测蛋白质的形状，还可以预测DNA，RNA和其他分子（如配体）的结构。至关重要的是，这一更新将使研究人员能够更好地预测和研究人体中不同分子如何几何地相互作用，并预测药物可能与蛋白质结合的位置。

这种能力可以“节省数月的实验工作，并使以前不可能的研究成为可能”。德尼兹·卡维，药物发现初创公司Tamarind Bio的联合创始人兼首席执行官告诉《纽约时报》’凯德·梅斯。“这代表着巨大的希望。”

研究人员可以使用软件更新来探索一些初步问题，包括蛋白质如何对人体内的DNA损伤做出反应。

“它告诉我们更多关于细胞机器如何相互作用的信息，”约翰·跳线，谷歌 DeepMind 的主管告诉《纽约时报》.“它告诉我们这应该如何运作，以及当我们生病时会发生什么。

AlphaFold 3 为研究人员提供了一定程度的置信度，通常在 40% 到 80% 之间，它对每个预测进行建模。麻省理工学院技术评论.以高置信度建模的结构的某些部分显示为蓝色，而更不确定的区域显示为红色。在某些领域，它的不准确性是一个局限性——例如，对于RNA-蛋白质相互作用的建模，该系统还不是很精确。

另一个潜在的缺点是该模型具有“幻觉”或产生虚假信息的能力。AlphaFold 3 背后的团队为了构建其分子库和功能，借鉴了其他 AI 模型（例如 OpenAI 的 DALL-E 2 和 Sora）生成图像和视频的方法。这提高了 AlphaFold 3 生成分子形状的大型 3D 图像的能力，但容易产生幻觉。该团队希望通过更多的训练数据来缓解这个问题，在论文中，他们指出，幻觉结构通常会被标记为低置信度。

与其前身不同，AlphaFold 3 的代码不会开源，而只是一个有限的版本，AlphaFold 服务器，将公开发布。

“这对我们来说是一个很大的进步，”黛米斯·哈萨比斯，谷歌DeepMind的首席执行官说有线的威尔·奈特。“这正是药物发现所需要的：你需要看到一个小分子将如何与药物结合，强度如何，以及它可能与什么结合。