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今日，谷歌DeepMind公司在GitHub上公布了其新一代人工智能（AI）平臺AlphaFold3的源代碼，讓全球的科研人員可以下載這一工具，用于非商業(yè)化應(yīng)用。AlphaFold3是該公司利用人工智能預(yù)測蛋白結(jié)構(gòu)的AlphaFold平臺的新一代版本，它不但能夠根據(jù)氨基酸序列預(yù)測蛋白結(jié)構(gòu)，還可以預(yù)測蛋白質(zhì)與其它生物分子（包括DNA、RNA等）相互作用產(chǎn)生的復(fù)合體的結(jié)構(gòu)。值得一提的是，DeepMind公司的Demis Hassabis博士和John Jumper博士因?yàn)殚_發(fā)AlphaFold解決蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面的貢獻(xiàn)，今年獲得了諾貝爾化學(xué)獎。

今年5月，DeepMind團(tuán)隊(duì)與致力于AI藥物研發(fā)的Isomorphic Labs合作，在《自然》雜志發(fā)表論文展示了全新的AlphaFold3。

AlphaFold3模型核心是在AlphaFold2基礎(chǔ)上改進(jìn)、演化而來，經(jīng)過來自Protein Data Bank的各種生物分子、化學(xué)結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練，并提升了模型的學(xué)習(xí)效率。AlphaFold3以擴(kuò)散模塊（diffusion module）替代了AlphaFold2結(jié)構(gòu)模塊來直接預(yù)測原子坐標(biāo)，這種模塊與AI圖片生成過程類似。

這一技術(shù)對于藥物研發(fā)也具有重大意義，Isomorphic Labs的研究人員就正借助AlphaFold3開展藥物設(shè)計(jì)。由于AlphaFold3可以展示過去從未確認(rèn)的復(fù)合物結(jié)構(gòu)，這也讓各類新型藥物的設(shè)計(jì)具有了可能性。

John Jumper博士表示，很期待看到AlphaFold3源代碼的公開能夠激發(fā)哪些新進(jìn)展。他表示，在公布AlphaFold2源代碼后，他們看到了非常多的創(chuàng)造力。DeepMind團(tuán)隊(duì)非常興奮地想看一看全球的科學(xué)家們?nèi)绾问褂肁lphaFold3，讓它可以應(yīng)用于解決哪些新問題。