AlphaFold 3：极大地提高了生物分子复合体结构预测的准确性

AlphaFold 3简介

AlphaFold 3是由Google DeepMind推出的一款人工智能模型，它极大地提高了生物分子复合体结构预测的准确性。该模型采用了扩散架构，能够预测包括蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基在内的广泛生物分子的联合结构。AlphaFold 3在多个特定领域的性能超越了之前的专业工具，包括蛋白质-配体相互作用、蛋白质-核酸相互作用以及抗体-抗原预测，展示了在单一统一深度学习框架内实现跨生物分子空间高精度建模的可能性。

AlphaFold 3主要功能

1. 预测蛋白质结构：能够预测蛋白质的三维结构，包括其主链和侧链的精确位置。
2. 预测蛋白质-核酸复合物结构：能够准确预测蛋白质和核酸（如DNA和RNA）形成的复合物的结构。
3. 预测蛋白质-小分子相互作用：能够预测蛋白质与小分子（如药物分子）之间的相互作用和复合物结构。
4. 预测抗体-抗原复合物结构：在疫苗和药物设计领域，能够预测抗体与抗原之间的精确结合方式。
5. 处理多种生物分子类型：能够处理包括蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基在内的多种生物分子类型。

AlphaFold 3技术原理

1. 扩散模型：使用扩散模型来逐步改进预测的分子结构，从粗糙的初始猜测开始，逐渐细化到精确的结构。
2. 成对表示和单表示：通过成对表示和单表示来处理和处理分子结构，其中成对表示关注分子内部的相互作用，而单表示则关注单个分子的结构。
3. 去噪训练：训练过程中，模型学习如何从噪声数据中恢复出真实的分子结构，这有助于提高模型对复杂结构的预测能力。
4. 多尺度处理：在不同的尺度上处理分子结构，从全局结构到局部细节，以提高预测的准确性。
5. 置信度评估：模型能够评估其预测结构的置信度，帮助研究者判断预测结果的可靠性。
6. 无需模板：与传统的分子对接方法不同，AlphaFold 3能够在没有已知结构模板的情况下进行预测，这大大扩展了其应用范围。

AlphaFold 3应用场景

1. 药物设计：AlphaFold 3能够预测药物分子与靶标蛋白的结合方式，帮助科学家设计更有效的药物。
2. 疫苗开发：通过预测病毒蛋白的结构，AlphaFold 3可以辅助疫苗设计，特别是针对新出现的病毒株。
3. 蛋白质工程：在蛋白质工程和生物催化剂设计中，AlphaFold 3可以预测突变对蛋白质结构的影响，指导蛋白质优化。
4. 疾病研究：AlphaFold 3可以帮助研究者理解疾病相关蛋白的结构，为疾病机理研究和治疗提供线索。
5. 生物分子复合物研究：AlphaFold 3能够预测蛋白质与其他生物分子（如核酸、小分子）形成的复合物结构，推动对细胞内部复杂相互作用的理解。
6. 个性化医疗：通过预测个体基因组编码的蛋白质结构，AlphaFold 3有助于开发个性化治疗方案，尤其是在癌症治疗中

AlphaFold 3项目入口

• GitHub代码库：https://github.com/google-deepmind/alphafold3
• 技术报告：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w