DeepMind发布新版AlphaFold模型，能够精准预测生物分子结构

darthracer · 2023-11-7 08:49

Google DeepMind与Isomorphic Labs持续合作发展蛋白质预测模型AlphaFold，现在开发出更强大的新版本，覆盖范围从蛋白质扩展到所有与生物相关的分子，并能够对蛋白质数据库中几乎所有分子进行预测，且能达到原子等级的精确度。

DeepMind在2020年的时候，首次推出蛋白质预测模型AlphaFold，而这让研究人员能以全新方式理解蛋白质与其互动作用。AlphaFold是对单股蛋白质预测的突破性研究，而后的AlphaFold-Multimer，则是进一步扩展到拥有多个蛋白质链的复合物，而AlphaFold 2.3则扩展到更复杂的复合物。

之前AlphaFold也与EMBL的欧洲生物资讯研究所（EMBL-EBI）合作，通过AlphaFold蛋白质结构数据库，公开所有目前已知的蛋白质结构预测。而AlphaFold数据库也已经成为重要的科学研究资源，到目前为止已经超过190个国家140万用户进行访问，同时AlphaFold也被用于加速新型疫苗和药物的开发。

在某些与药物开发相关的蛋白质结构预测问题，最新版本的AlphaFold性能远胜2.3版本，其能够准确预测蛋白质与配体（Ligand）的绑定结构，研究人员指出，这对于药物开发非常有价值。目前生医产业主要使用对接方法（Docking Methods），来确定配体和蛋白质间的互动作用，但这类方法需要固定参考蛋白质结构，和配体绑定位置。

不过，新模型却不需要这些参考资讯，就能预测蛋白质与配体的结构，并且最终的结果也能超越目前最佳的对接方法，此外，新版本AlphaFold还可以模拟所有原子的位置，表达出蛋白质和核酸，在与其他分子互动作用时的灵活性。

由于对接方法需要假设蛋白质和配体结构在互动时维持不变，因此就无法捕捉到这些结构的动态变化，因此整体来说，新模型能够提供更为准确且全面的互动作用结构资讯。研究人员的实验也证明，新模型预测的结构，与实验所得到结构非常相近。

目前Isomorphic Labs正在利用最新的AlphaFold设计治疗性药物，借由运用AlphaFold快速且准确地描绘出对治疗疾病重要的大分子结构。研究人员提到，该模型添加的功能，有助于加速生物医学的突破，在疾病途径（Disease Pathways）、基因体学、生物可再生材料和药物设计机制等领域，提供更深入的理解。

asd99270 · 2023-11-8 00:24

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DeepMind发布新版AlphaFold模型，能够精准预测生物分子结构

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