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DeepMind的AlphaFold 3模型，通过其升级后的预测能力，为生物学研究和药物发现提供了革命性的工具，有望加速治疗癌症等疾病的新药研发。
据金融时报消息，谷歌旗下的DeepMind公司近日推出了一款革命性的人工智能模型AlphaFold 3，旨在深入探索生命的基本组成部分及其在细胞内的互动。这一技术进步不仅有望帮助科学家揭开疾病的神秘面纱，还可能为癌症等疾病的治疗提供新的思路。
AlphaFold 3是DeepMind在2018年首次开发的技术的升级版，根据其在《自然》杂志上发表的论文，该模型能够提供迄今为止最为精细的预测，展示微小生物结构的外观和相互作用方式。这一成就代表了利用人工智能预测能力来深化我们对生命微观机制及其故障模式理解的最新突破。
DeepMind与旗下专注于药物发现的子公司Isomorphic Labs共同开发的这款模型，不仅限于分析蛋白质，还扩展到了遗传密码DNA和RNA以及配体的研究。这些分子有时是疾病的重要指标，而AlphaFold 3的新能力为研究人员提供了快速识别潜在新药物分子的新机会。
Isomorphic Labs是Alphabet Inc.三年前成立的一个部门，旨在将DeepMind的人工智能技术商业化，用于药物发现。DeepMind在2018年首次推出AlphaFold，它在解析蛋白质结构方面取得了进步，这是一个科学界常与绘制人类基因组图谱相提并论的难题。现在，AlphaFold已经发展到第三代，能够模拟包括DNA和RNA在内的多种分子结构，并预测它们之间的相互作用。
Isomorphic Labs的首席人工智能官Max Jaderberg表示，与实验方法相比，AlphaFold 3能够在原子层面上构建和测试假设，并几乎瞬间产生高度精确的结构预测，这可能需要数月甚至数年的实验时间。此外，与许多现有的专业工具相比，AlphaFold 3在预测准确性上有了显著提升，同时大幅减少了获取生物学相关性能所需的数据量。
技术更新扩展了模型的生物学研究范围，不仅包括它之前分析的蛋白质，还涵盖了遗传密码DNA和RNA以及配体——这些分子能够与其他分子结合，有时是疾病的重要指标。Max Jaderberg表示，AlphaFold 3的新能力为研究人员提供了快速识别潜在新药物分子的新机会。
DeepMind的首席执行官兼联合创始人Demis Hassabis爵士强调，生物学是一个动态系统，AlphaFold 3可以视为理解生物学属性如何通过细胞内不同分子间的互动而显现的重要一步。该公司的AlphaFold团队负责人John Jumper也提到，这项技术有潜力提高植物生物学的知识，从而增强食品安全，并已经开始被生物学家和早期测试者用来理解细胞的工作方式以及疾病状态下可能出错的机制。
在医学领域，AI技术正成为一个热门研究领域。这一领域的研究者相信，软件算法能够以远低于目前成本和速度发现并帮助开发新药。这种热潮已经吸引了制药公司、风险投资家和技术巨头如英伟达公司，进入一个估计价值500亿美元的市场。在过去十年中，投资者已经向“以AI为先”的生物技术公司投入了超过180亿美元。
为了创建AlphaFold 3，Hassabis表示，他的研究团队“从头开始”重建了程序，采用了解决以往版本缺陷（如训练数据不足）的新方法。新版本采用了生成性AI中使用的扩散模型技术，使计算机能够执行将文本转换为超逼真图像等任务。在《自然》杂志的论文中，DeepMind的研究人员写道，他们的模型在预测某些分子相互作用（如蛋白质与核酸、抗体与抗原）方面比现有计算机模型更准确。Hassabis评价新模型时说：“它的通用性更强，功能也更强大。”
尽管AlphaFold 3推荐的分子仍需通过实验验证，并经历常规的临床试验流程，但DeepMind表示，将通过一个服务器向学术非商业用户免费开放AlphaFold 3的大部分功能。此外，波士顿咨询集团的研究显示，由人工智能发现的药物在早期试验阶段的成功率高于其他方法发现的药物，预示着人工智能有望将制药研发的生产力提高一倍。
总的来说，AlphaFold 3的推出是人工智能在生物医药领域应用的一个里程碑，它不仅为科学家们提供了一个强大的工具，还可能极大地加速新药的研发进程，为治疗各种疾病，尤其是癌症等复杂疾病，开辟了新的道路。
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