5月8日出书的《天然》报导了AlphaFold 3能以较高正确率猜测卵白质与其他生物份子彼此感化的布局。AlphaFold 3是该人工智能模子的最新迭代，正确率比之前的专用东西显著晋升，该模子由谷歌DeepMind和Isomorphic Labs的团队研发。

这一最新模子可以或许猜测包括卵白质数据银行（Protein Data Bank）内几近所有份子类型的复合物的布局。这类用计较机解析卵白质与其他份子复杂彼此感化的能力，将拓展研究人员对生物进程的理解，并有望鞭策药物研发。

AlphaFold初次在2020年问世，它和迭代版AlphaFold 2可以或许按照卵白质的氨基酸（卵白质的开博体育根基成份）序列猜测其3D布局。以后的AlphaFold-Multimer鞭策了对卵白质-卵白质复合物的猜测。不外，因为分歧类型卵白质的彼此感化差别太年夜，是以用单一深度进修模子猜测复合物的规模一向很难。

在新的研究中，DeepMind的John Jumper和同事陈述说，在AlphaFold 2模子的深度进修架构和练习系统的年夜幅晋升下，现在可以对一个同一框架内年夜量生物份子系统的布局进行更正确的猜测。

AlphaFold 3能猜测卵白质与其他卵白质、核酸、小份子、离子、润色卵白质残基的复合物，和抗体-抗原彼此感化。猜测正确性显著跨越当前猜测东西，包罗AlphaFold-Multimer。

同时，研究人员也指出了一些局限性，好比约4.4%的布局会呈现不准确的手性（一种对称特征）。他们弥补道，摹拟正确率的进一步晋升需要生成一个很年夜的猜测集并对猜测布局进行排序，而这会发生额外的计较本钱。

相干论文信息：https://doi.org/10.1038/s41586-024-07487-w

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