2024 年 5 月 8 日，谷歌 DeepMind 与 Isomorphic Labs 联合在《自然》期刊上发布蛋白质领域最新人工智能模型 AlphaFold 3！这一模型能够准确预测蛋白质、DNA、RNA 以及配体等生命分子的结构及其相互作用方式。这是继AlphaFold 2 之后的又一重大突破
在预测类药物相互作用方面，AlphaFold 3 实现了前所未有的准确度，包括蛋白质与配体的结合以及抗体与其靶蛋白的结合。在 PoseBusters 的基准测试中，AlphaFold 3 的准确率比现有最佳传统方法高出 50%，而且无需任何结构信息输入，成为首个超越传统物理预测工具的人工智能系统。这种预测抗体与蛋白质结合的能力，对于理解人类免疫反应的各个方面以及新抗体的设计至关重要。
蛋白质是生命的基石。从构建我们的身体组织,到调节新陈代谢,再到抵抗疾病,蛋白质无处不在。然而,自然界中的蛋白质并不总能满足我们的需求。传统的蛋白质工程方法往往依赖于试错和经验,耗时耗力且效率低下。而AI的出现,为我们打开了一扇新的大门。通过机器学习和深度学习算法,AI能够快速分析海量的蛋白质数据,预测蛋白质结构,甚至从头设计全新的蛋白质。这不仅大大提高了效率
国内主要从事AI蛋白质设计的高校
北京大学、国际机器学习研究中心、清华大学
中国科学院计算技术研究所、中国人民大学、上海交通大学
复旦大学、上海科技大学、中国科学院上海药物研究所
中国科学院分子细胞科学卓越创新中心
浙江大学、西湖大学、浙江工业大学、
深圳先进技术研究院、清华大学深圳国际研究生院
南方科技大学、中国科学技术大学
厦门大学、山东大学、中国科学院天津工业生物技术研究所
作为2024年最值得期待的技术！
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