更新（2024年11月11日）：截至2024年11月，我们已发布AlphaFold 3模型代码和权重供学术研究使用，以推动相关研究进展。了解更多关于AlphaFold工具的信息。
原文发布：在每株植物、动物和人类细胞内都存在着数十亿个分子机器。它们由蛋白质、DNA和其他分子组成，但没有任何单一组件能够独立工作。只有通过观察它们如何在数百万种组合中相互作用，我们才能开始真正理解生命过程。
在《自然》杂志发表的一篇论文中，我们介绍了AlphaFold 3，这是一款革命性的模型，能够以前所未有的精度预测所有生命分子的结构及其相互作用。对于蛋白质与其他分子类型的相互作用，我们的预测准确率比现有预测方法至少提高了50%，在某些重要的交互类别上，预测准确率甚至提高了一倍。
我们希望AlphaFold 3将有助于改变我们对生物世界的理解和药物发现过程。科学家可以通过我们新推出的易于使用的研究工具AlphaFold Server免费获取其大部分功能。为了充分利用AlphaFold 3在药物设计方面的潜力，Isomorphic Labs已经与制药公司合作，将其应用于现实世界的药物设计挑战，并最终为患者开发改变生命的新治疗方法。
在我2020年在蛋白质结构预测方面取得了根本性突破的AlphaFold 2基础上，我们的新模型进一步发展。迄今为止，全球已有数百万研究人员使用AlphaFold 2在疟疾疫苗、癌症治疗和酶设计等领域取得了发现。AlphaFold已被引用超过20,000次，其科学影响通过众多奖项得到认可，最近获得了生命科学突破奖。AlphaFold 3将我们的研究范围从蛋白质扩展到更广泛的生物分子谱系。这一飞跃可能会解锁更多变革性科学，从开发生物可再生材料和更具韧性的作物，到加速药物设计和基因组研究。
AlphaFold 3如何揭示生命分子
给定分子列表输入，AlphaFold 3生成它们的联合3D结构，揭示它们如何组合在一起。它可以建模蛋白质、DNA和RNA等大生物分子，以及小分子（也称为配体，包括许多药物）。此外，AlphaFold 3还能模拟这些分子的化学修饰，这些修饰控制着细胞的健康功能，当这些功能被破坏时可能导致疾病。
AlphaFold 3的能力来自于其新一代架构和训练，现在涵盖了所有生命分子。该模型的核心是我们Evoformer模块的改进版本——这是一种支撑AlphaFold 2惊人表现的深度学习架构。处理完输入后，AlphaFold 3使用扩散网络（类似于AI图像生成器中的网络）来组合其预测。扩散过程从一团原子开始，经过多个步骤后收敛到最终、最精确的分子结构。
AlphaFold 3对分子相互作用的预测精度超过了所有现有系统。作为一个以整体方式计算整个分子复合物的单一模型，它能够独特地整合科学见解。
Isomorphic Labs引领药物发现
AlphaFold 3为药物设计创造了能力，可以预测药物中常用分子（如配体和抗体）的结构，这些分子与蛋白质结合以改变它们在人类健康和疾病中的相互作用方式。
AlphaFold 3在预测类药物相互作用方面达到了前所未有的精度，包括蛋白质与配体的结合以及抗体与其靶蛋白的结合。在PoseBusters基准测试中，AlphaFold 3比最佳传统方法准确率高出50%，且无需任何结构信息输入，使AlphaFold 3成为首个在生物分子结构预测方面超越基于物理工具的AI系统。预测抗体-蛋白质结合的能力对于理解人类免疫反应的某些方面和设计新型抗体（一类日益增长的治疗方法）至关重要。
Isomorphic Labs将AlphaFold 3与一套互补的内部AI模型结合使用，正在为内部项目以及与制药合作伙伴进行药物设计工作。Isomorphic Labs正利用AlphaFold 3加速并提高药物设计的成功率——通过帮助理解如何处理新的疾病靶点，以及开发新的方法来追求以前无法触及的现有靶点。
AlphaFold Server：免费且易于使用的研究工具
Google DeepMind新推出的AlphaFold Server是全球最准确的工具，用于预测蛋白质如何与细胞中其他分子相互作用。这是一个免费平台，全球科学家都可以将其用于非商业研究。只需点击几下，生物学家就可以利用AlphaFold 3的力量来建模由蛋白质、DNA、RNA以及一系列配体、离子和化学修饰组成的结构。
AlphaFold Server帮助科学家在实验室中测试新的假设，加快工作流程并促进进一步创新。我们的平台为研究人员提供了一种便捷的预测生成方式，无论他们是否能获得计算资源或是否具备机器学习专业知识。
实验性蛋白质结构预测可能需要博士研究的全部时间，花费数十万美元。我们的前一个模型AlphaFold 2已被用于预测数亿个结构，按照目前实验结构生物学的速度，这将需要数亿年的研究人员时间。
"有了AlphaFold Server，这不仅仅是关于预测结构，而是慷慨地提供访问权限：让研究人员提出大胆的问题并加速发现。"——Céline Bouchoux，弗朗西斯·克里克研究所
负责任地分享AlphaFold 3的力量
随着每次AlphaFold的发布，我们都致力于与研究和安全社区合作，了解该技术的广泛影响。我们采取科学主导的方法，进行了广泛的评估，以减轻潜在风险并分享对生物学和人类的广泛益处。
在AlphaFold 2进行的外部咨询基础上，我们现在已与50多位领域专家以及生物安全、研究和行业方面的专业第三方进行了交流，以了解连续AlphaFold模型的能力和任何潜在风险。我们还在AlphaFold 3发布前参与了社区范围的论坛和讨论。
AlphaFold Server反映了我们持续致力于分享AlphaFold益处的承诺，包括我们免费的2亿个蛋白质结构数据库。我们还将与EMBL-EBI以及全球南方组织合作，扩大我们免费的AlphaFold在线教育课程，为科学家提供加速采用和研究所需的工具，包括在资金不足的领域，如被忽视的疾病和粮食安全。我们将继续与科学界和政策制定者合作，负责任地开发和部署AI技术。
开启AI驱动的细胞生物学未来
AlphaFold 3将生物世界带入高清视界。它使科学家能够看到细胞系统在结构、相互作用和修饰方面的全部复杂性。这个观察生命分子的新窗口揭示了它们如何相互连接，并帮助理解这些连接如何影响生物功能——如药物作用、激素产生和DNA修复等健康保护过程。
AlphaFold 3和我们免费的AlphaFold Server的影响将通过它们如何赋能科学家来加速生物学中的开放问题和新研究方向的发现来实现。我们才刚刚开始挖掘AlphaFold 3的潜力，迫不及待地想知道未来会带来什么。
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