Google開源諾獎化學模型Alphafold-3 一整晚改變世界
Google終於開源了萬眾矚目的蛋白質預測模型－AlphaFold-3！上個月，GoogleDeepMind共同創辦人兼執行長Demis Hassabis能拿下諾貝爾化學獎，靠的就是AlphaFold-3，足以看出這個模型的含金量。
全球頂尖科學期刊《Nature》也進行了重磅推薦，這將對全球研究領域產生重大影響，生物、化學、醫藥的科學家們可以在本地部署AlphaFold-3，可以極限縮短新藥、疫苗等研發進程。
都說AI造福全人類，而醫藥、科研兩大領域就是最重要的應用場景之一，這也是為什麼AlphaFold-3能獲得諾貝爾獎的原因。
網友們見到這個模型開源，直接忍不住爆粗了！
AlphaFold-3能開源，但太Amazing了。
太棒了。迫不及待想看到更高層次的生物模擬。
Google的絕佳舉措。迫不及待想看看這會對生命科學產生什麼影響。
令人難以置信的消息！ AlphaFold-3的開源可能會成為科學發現的顛覆者。迫不及待想看到它在蛋白質研究中激發的突破！
Google能分享這個太棒了！這真的能拯救生命。
Google這次開源AlphaFold-3模型非常非常低調，甚至沒有發布一篇新聞，只是在原來文章上進行了一段很小的文字說明：
2024年11月11日更新，我們已發布了AlphaFold 3的模型代碼和權重供學術用途，以幫助推動科學研究。
AlphaFold-3的主要功能包括，能夠對多種生物分子的結構進行預測，涵蓋蛋白質、核酸（包括DNA 和RNA）、小分子、離子以及修飾殘基等幾乎所有在蛋白質資料庫（PDB）中存在的分子類型。
在蛋白質結構預測方面，AlphaFold 3 展現了極高的準確率，在預測蛋白質單體結構時，能夠準確地確定蛋白質的三維折疊方式，包括二級結構α – 螺旋、β – 折疊等精確位置和走向，以及三級結構中各結構域的相對位置與取向。
AlphaFold 3 在處理複雜結構方面表現出色，能夠應對具有大量殘基和多種分子組成的生物分子複合物。例如，在預測由數千個殘基組成的蛋白質- 核酸複合物結構時，它可以有效地整合蛋白質和核酸分子的訊息，準確地建構出整個複合物的三維結構模型。
對於具有高度對稱性或重複結構單元的複合物，如核小體等，AlphaFold 3 也能夠準確地捕捉其結構特徵，包括組蛋白與DNA 的相互作用、核小體之間的排列方式等。
在藥物研發領域，AlphaFold 3可以幫助研究人員快速篩選潛在的藥物標靶，透過預測標靶蛋白的結構，揭示其可能的活性位點和結合口袋，為藥物設計提供重要的結構基礎。
在藥物分子設計階段，AlphaFold 3 能夠預測藥物分子與標靶蛋白的結合模式，評估藥物分子的親和力和特異性，進而引導藥物化學家進行分子優化，以提高藥物的療效和安全性。
同時可以對藥物分子與標靶蛋白複合物結構的準確預測，幫助研究人員理解藥物作用機制，預測藥物的副作用和抗藥性機制，為藥物研發的各個階段提供關鍵的結構資訊支持。
模型架构方面，AlphaFold 3在AlphaFold 2的基础之上进行了重大更新。尤其是引入了Pairformer模块替代原有的Evoformer模块，AlphaFold 3显著减少了多重序列比对（MSA）的处理量，使得模型能够更加专注于学习分子间相互作用的关键特征。
這項變化不僅提高了計算效率，更重要的是，它賦予了模型更強的泛化能力，使得AlphaFold 3能夠在處理各類生物分子時都能保持高水準的準確性。
AlphaFold 3也透過引入擴散模組，直接預測原子座標的創新設計，進一步增強了模型的功能。傳統的結構預測方法往往依賴胺基酸特定框架或側鏈扭轉角來進行預測，這在一定程度上限制了模型處理不同分子類型的能力。而AlphaFold 3的擴散模組則直接操作於原子座標層面，採用了更直觀且物理上更合理的建模方式。
這種方法不僅簡化了模型架構，避免了對複雜規則的依賴，也讓AlphaFold 3能夠無縫處理各種類型的生物分子，無論是蛋白質、DNA、RNA或小分子配體，都能提供精準的結構預測結果。
此外，AlphaFold 3在訓練方法上也進行了重要的改進。透過採用跨蒸餾技術，AlphaFold 3能夠利用AlphaFold-Multimer v.2.3等高性能模型產生的大規模偽標籤資料進行訓練。這種策略不僅解決了高品質訓練資料不足的問題，也進一步提升了模型的穩健性和泛化能力。
經過這樣的訓練流程後，AlphaFold 3不僅在標準測試集上表現出色，還能很好地應對那些罕見或複雜的生物分子複合體結構預測任務，顯示出其強大的適應性和可靠性。
實驗結果表明，經過這樣的訓練流程後，AlphaFold 3不僅在標準測試集上表現出色，還能很好地應對那些罕見或複雜的生物分子複合體結構預測任務，顯示出其強大的適應性和可靠性。