AlphaFold 3开源，谷歌DeepMind诺奖AI项目，革新蛋白质结构预测，加速新药和疫苗研发

AlphaFold 3是什么？

MeoAI了解到这个模型在2024年因其在蛋白质结构预测方面的贡献获得了诺贝尔化学奖。AlphaFold 3 是由 DeepMind 开发的一款人工智能（AI）软件，它能够以前所未有的精确度预测几乎所有生命大分子（蛋白质、DNA、RNA、配体等）的结构和相互作用。它基于深度学习框架，能够处理包括蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基在内的复合物的联合结构预测。

这个模型因其在蛋白质结构预测方面的重大贡献，使得 DeepMind 联合创始人兼首席执行官 Demis Hassabis 荣获诺贝尔化学奖，凸显了该模型的划时代意义。

开源信息

• 开源时间：2024年11月11日
• 开源内容：AlphaFold 3 的模型代码和权重，供学术用途使用，以推动科学研究。
• 开源方式：谷歌DeepMind以低调的方式开源，仅在原有文章上进行了简短的文字说明。

网友反应

• 激动和期待：网友们对AlphaFold-3的开源表示激动，期待它在生物模拟和生命科学领域产生的影响。
• 谷歌的举措：MeoAI认为谷歌开源AlphaFold-3是一个伟大的举措，能够拯救生命。

AlphaFold 3功能特色

1. 高精度预测：AlphaFold 3 展现出了极高的准确率，在预测蛋白质单体结构时，能够准确地确定蛋白质的三维折叠方式，包括二级结构α-螺旋、β-折叠等精确位置和走向，以及三级结构中各个结构域的相对位置和取向。
2. 复杂结构处理：AlphaFold 3 能够应对具有大量残基和多种分子组成的生物分子复合物，如蛋白质-核酸复合物结构。
3. 对称性或重复结构单元的复合物预测：AlphaFold 3 能够准确地捕捉到具有高度对称性或重复结构单元的复合物的结构特征，如核小体等。
4. 药物研发应用：AlphaFold 3 可以帮助研究人员快速筛选潜在的药物靶点，通过预测靶点蛋白的结构，揭示其可能的活性位点和结合口袋，为药物设计提供重要的结构基础。
5. 革命性架构：AlphaFold 3 的核心是改进后的Evoformer模块，这是一种深度学习架构，利用「扩散网络」来构建预测结果。

AlphaFold 3 技术原理

AlphaFold 3 是由 DeepMind 开发的人工智能模型，它在蛋白质结构预测领域取得了革命性的进展。以下是它的技术原理：

1. 深度学习框架： AlphaFold 3 基于深度学习框架，使用大量的生物分子结构数据进行训练，学习分子间相互作用的关键特征。
2. Pairformer模块： AlphaFold 3 引入了 Pairformer 模块来替代原有的 Evoformer 模块。Pairformer 模块减少了多重序列比对（MSA）的处理量，让模型更专注于分子间相互作用。
3. 扩散模块： AlphaFold 3 引入了扩散模块，直接预测原子坐标，简化模型架构，避免对复杂规则的依赖，处理各种类型的生物分子。这种新的扩散模块取代了 AlphaFold 2 的结构模块，不需要旋转框架或任何等变处理，它直接在原子坐标和粗粒化的表示上进行构象学习。
4. 跨蒸馏技术： AlphaFold 3 采用跨蒸馏技术，基于由高性能模型生成的大规模伪标签数据进行训练，提升模型的鲁棒性和泛化能力。
5. 生成对抗网络（GAN）： AlphaFold 3 的训练过程涉及生成对抗网络（GAN）的概念，用对抗性训练提高模型的预测准确性。
6. 输入准备： AlphaFold 3 的输入准备阶段包括 tokenization、检索、创建原子级表征、更新原子级表征、原子级到 token 级集成等步骤。这一阶段的目标是将输入的分子序列转换成一系列张量，这些张量将作为模型主干的输入。
7. 表征学习： 在表征学习阶段，使用注意力机制的多种变体来更新表征，这些表征是基于输入准备阶段创建的张量。
8. 结构预测： 结构预测阶段基于原始输入以及改进后的表征，使用条件扩散进行结构预测。在整个模型中，蛋白质复合物有两种表示形式：单一表征和配对表征，这两种表示都可以应用于 token 级别或原子级别。
9. 提高数据利用率： AlphaFold 3 不仅数据集变大，还提高了数据利用率。相比于 AlphaFold 2 的百万级数据集，AlphaFold 3 直接逼近亿级，训练集增大。此外，其训练集除了包含 PDB 中的数据外，还融入了大量其他数据，比如，选取 AlphaFold 2 预测较准的结构数据作为训练集的扩充。

这些技术原理共同作用，使得 AlphaFold 3 能够以原子精度预测蛋白质、核酸、小分子、离子及修饰残基等生物分子的三维结构，对药物设计、科研和生物医学领域具有重大影响。

AlphaFold 3项目地址

• AlphaFold 3技术

如何使用AlphaFold 3

用户可以通过访问 AlphaFold Server 网站来使用 AlphaFold 3 的功能。该平台提供了网络服务，无需代码，通过上传数据即可完成包含蛋白质、DNA、RNA、配体、离子的高精度生物分子结构预测。MeoAI了解到，用户需要使用谷歌账号登录，每天为每个用户提供10次蛋白质预测的次数。

1. 访问 AlphaFold Server，首先，你需要访问 AlphaFold Server 网站。这是一个在线服务平台，允许用户便捷地使用 AlphaFold 3 的功能。
2. 登录账户，使用你的谷歌账号登录。如果你没有谷歌账户，需要先创建一个。
3. 上传数据，在 AlphaFold Server 的界面中，你可以添加蛋白质、DNA、RNA、配体和离子的数据。这些数据可以通过 PDB 或 UniProt 数据库找到相应的序列，然后逐一添加到输入框中。
4. 提交任务，添加完数据后，点击“Continue and preview job”来预览你的任务。确认信息无误后，提交作业以开始结构预测过程。
5. 查看结果，预测完成后，你可以查看和下载预测的结构数据。AlphaFold 3 会提供高精度的生物分子结构预测结果。
6. 使用 Colab 笔记本
   • 另外，你也可以通过 Google Colab 笔记本来运行 AlphaFold 3。首先，你需要登录谷歌账户，并配置环境，包括安装第三方软件和下载 AlphaFold 模型。
   • 运行 AlphaFold 需要连接 GPU 资源，因此需要在 Colab 中设置运行时为 GPU。
   • 在序列框中输入准备好的蛋白序列并点击运行。如果你输入多个序列，将使用多聚体模型进行预测。
7. 搜索遗传数据库，运行“Search against genetic databases”单元，AlphaFold 将使用多重序列排列（MSA）的统计数据来预测结构。

通过这些步骤，你可以利用 AlphaFold 3 进行高精度的生物分子结构预测，这对于科研和药物设计等领域具有重要意义。

AlphaFold 3适用场景

1. 结构生物学研究：AlphaFold 3 可以用于绘制细胞内各种蛋白质结构的图谱、发现药物，并绘制每种已知蛋白质相互作用的「宇宙图」。
2. 药物设计：AlphaFold 3 可以预测药物分子与靶点蛋白的结构，为药物设计提供结构基础。
3. 基因组学研究：AlphaFold 3 有助于理解基因组中蛋白质的功能和相互作用。
4. 蛋白质工程及合成生物学：AlphaFold 3 为这些领域带来新见解，有助于理性设计蛋白质和合成生物分子。

AlphaFold 3 的开源无疑将对科学研究和医药领域产生深远的影响，全球顶级科学期刊《Nature》也对其进行了重磅推荐，预示着这将对全球科研领域产生重大影响。