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AlphaFold3,AI药物从梦想照进现实
一苇渡大江
2024-05-14 18:08:02

  5月9日,DeepMind推出了全新的分子结构的预测模型AlphaFold3,它能够预测蛋白质

与其他分子之间的相互作用,这不仅仅是技术上的一次飞跃,更是对药物发现领域

的巨大推动,对于理解生命过程中的复杂机制、设计新药以及治疗疾病具有重大的

意义。

    AlphaFold 3,成功地打破了预测生命分子结构的传统壁垒,将预测蛋白质以及

其他生物分子间相互作用的精确度提升至前所未有的高度。与现有方法相比,

AlphaFold3在预测蛋白质与其他分子相互作用的准确性上至少提升了50%,在某些

特定类型的相互作用上,这一提升甚至达到了惊人的100%。

     这一成就不仅代表了AI技术在生物学应用中的重大突破,更预示着一个新时代

的开启——AI系统首次在预测精度上超越了基于真实生物分子结构的传统预测工

具。

 

     在AI入局之前,其实人们就已经在用计算机分析蛋白质了。但是,那时候预测准确率较

低,弄清一个晶体结构往往就会消耗一个博士生的整个求学生涯,过去五十年间,大约有

二十万个结构被提交到蛋白质数据库。去年当选中科院院士有“清华最年轻教授”之称的颜宁

就是蛋白质结构领域的学者,正因为在蛋白质结构方面的突出贡献,入选2016《Nature》

杂志评选的“中国科学之星”;

 

     在AI入局之后,通过先进的AI算法,能够从原子层面开始,逐步构建出生物分子的3D结

构,还能够模拟分子间的相互作用,包括化学修饰和配体结合等复杂过程。消耗一个博士

生几年的时间才能得到的结构,一张GPU花一个小时就可以得到一个近似的,AlphaFold在

很短的时间内就预测了六七亿个蛋白质结构,而在这之前半个世纪内仅仅只累积了二十万

个蛋白质的结构。网上有人戏言,“颜宁看到AlphaFold,就像骁勇善战的部落首领看到了航

空母舰,不是颜宁不行,而是AlphaFold太强大了。”

 

   2018年第一代AlphaFold采用了经典的卷积神经网络架构,利用来自蛋白数据库的已知蛋

白质结构,把这些蛋白质中每一对氨基酸的距离,链接角度,汇总起来做成一张图,AI用

神经网络消化完他们,再让AI做出自己的预测,AlphaFold一经发布,就获得第13届蛋白质

结构预测大赛冠军。


       Alphafold2则将能力更强的Transformer架构引入进来,有了更深更强网络的加持,

AlphaFold2使人类第一次可以预测原子级分辨率的蛋白质结构,它能生成的范围已经涵盖

了人类已知蛋白质的 98% ,基本解决了单链蛋白质的预测问题,也支持了多链,准确度上

也取得了突破,蛋白质之间作用的预测准确率超过 70% 。

 

      而AlphaFold3则引入了Diffusion架构,以直接预测原子3D坐标的方式搭建模型,它不止

可以处理蛋白质,还可以同时输入核酸、小分子、金属离子等物质,并预测它们会如何与

蛋白质结合。


   拥有这种能力对于结构预测是极其重要的,因为蛋白质不可能孤立地发挥作用,它一定要

与其他物质产生交流。而这个与其他物质交流的过程,往往是科学家最关心的,也是药物

设计中最重要的过程。

 

   AlphaFold3具备强大的药物设计能力,可以预测药物中常用的分子,如配体和抗体。这些

分子与蛋白质结合,能改变它们在人类健康和疾病中的相互作用方式。在预测药物相互作

用方面,相比PoseBusters基准测试中最好的传统方法,AlphaFold3的准确率提高了50%,

而且无需输入任何结构信息。这使得AlphaFold3成为首个超越基于真实生物分子结构预测

工具的AI系统。

 

        AlphaFold3的能力远不止理论上的突破,它在实践中的表现同样令人瞩目。比如,在

对感冒病毒刺突蛋白与抗体及单糖相互作用的预测中,AlphaFold3生成的结构与实验验证

的真实结构惊人地吻合。这一成果不仅加深了我们对包括COVID-19在内的冠状病毒的理

解,更为开发针对性的治疗方案提供了宝贵的线索。


      在推出AlphaFold 3的同时,Google DeepMind也基于AlphaFold 3推出了一个免费平台

——AlphaFold Server,供全世界的科学家进行非商业性研究,预测蛋白质如何与细胞中的

其他分子相互作用。只需点击几下,科学家就可以利用AlphaFold3为由蛋白质、DNA、

RNA以及选择的配体、离子和化学修饰组成的结构进行建模。

 

 值得一提的是,迄今为止AI制药行业还并未诞生任何获批上市的药物。

AlphaFold3为我们呈现了一个高清的生物世界,它让科学家能够洞悉细胞系统的所

有复杂性、结构、相互作用和修饰,从而帮助我们理解这些联系如何影响生物功能,或许能让“AI+制药”的追随者多一分信心。


 

      AlphaFold3的成功不仅仅是技术上的突破,它还代表了深度学习和人工智能在

解决复杂科学问题上的巨大潜力;AlphaFold3通过提供蛋白质及其他生物分子的精

确结构预测,为生命科学研究提供了新的工具和方向,有可能彻底改变我们对生物

学现象的理解和治疗方法的开发;AlphaFold3的预测能力开辟了新的研究领域,可

能会揭示生命系统中未知的相互作用和机制,引领我们走向新的科学前沿;

AlphaFold3的推出无疑是人类科技进步的一个重要里程碑,为我们开启了通往未知

世界的大门。

 


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