5月9日消息，Google DeepMind與Isomorphic Labs共同研發(fā)的AlphaFold3人工智能模型，在權威科學期刊《自然》上發(fā)布，這一突破性的技術成果為生物分子結構的預測和藥物研發(fā)領域帶來了全新的可能性。AoW28資訊網——每日最新資訊28at.com

AlphaFold3以其前所未有的精確度，成功預測了蛋白質、DNA、RNA以及配體等生物分子的三維結構和它們之間的相互作用。相較于現有的預測方法，AlphaFold3在識別生物分子間相互作用的準確率上有了顯著提升，至少提高了50%，對于某些關鍵類別的相互作用，其準確率更是翻倍。AoW28資訊網——每日最新資訊28at.com

據ITBEAR科技資訊了解，AlphaFold3的成功研發(fā)，預示著人工智能在細胞生物學領域將發(fā)揮更加重要的作用。這一技術有望為藥物發(fā)現提供新的視角和方法，推動醫(yī)藥行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。IsomorphicLabs已經與多家制藥公司展開合作，將AlphaFold 3應用于藥物設計過程中，旨在開發(fā)出針對人類重大疾病的新療法。AoW28資訊網——每日最新資訊28at.com

此外，為了推動全球科研領域的進步，Google DeepMind還推出了基于AlphaFold 3的免費研究平臺——AlphaFoldServer。該平臺允許全球科學家進行非商業(yè)性的研究，通過輸入生物分子的相關信息，即可預測其三維結構和與其他分子的相互作用，從而加速生物學和藥物研發(fā)領域的研究進程。AoW28資訊網——每日最新資訊28at.com

AlphaFold 3的強大能力得益于其全新的架構和訓練方式。它采用了改進版本的Evoformer模塊，這是一種深度學習架構，在AlphaFold2的基礎上進行了優(yōu)化和改進。通過大量的數據訓練，AlphaFold 3已經能夠處理包括所有生命分子在內的復雜生物系統(tǒng)。AoW28資訊網——每日最新資訊28at.com

然而，盡管AlphaFold3展現出了巨大的潛力，但研究團隊也指出了其存在的局限性。例如，在預測過程中可能會受到立體化學限制、幻覺影響以及特定目標預測限制等因素的影響。未來，研究團隊將繼續(xù)努力改進和優(yōu)化AlphaFold3的性能，以更好地服務于生物學和藥物研發(fā)領域。AoW28資訊網——每日最新資訊28at.com

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