2024诺奖技术！谷歌公开AlphaFold 3源代码

        谷歌DeepMind在GitHub上发布了AlphaFold 3。此次发布包括代码和模型参数。上个月，谷歌DeepMind联合创始人兼首席执行官Demis Hassabis能拿下诺贝尔化学奖，靠的就是AlphaFold-3，足以看出这个模型的含金量。根据AlphaFold 3的模型参数使用条款，它们可以用于非商业用途，特别是科研人员。

        谷歌DeepMind及其AI药物分支Isomorphic Labs推出了他们的最新蛋白质预测模型——AlphaFold 3。这一新系统能够以前所未有的精确度预测所有生物分子的结构和相互作用，相较于其前身AlphaFold 2，这是一个重大的进步。

        AlphaFold 3不仅能够预测蛋白质结构，还能模拟蛋白质、DNA、RNA、配体、离子和化学修饰之间的相互作用。在预测蛋白质-配体相互作用方面，AlphaFold 3的准确性比以往方法提高了50%。AlphaFold 3的核心是基于改进版的Evoformer模块，这是AlphaFold 2的基础。最终的结构预测使用一种新的扩散网络，类似于AI图像生成器。

        AlphaFold 3的预测过程从一个“原子云”开始，这些原子的位置带有随机噪声，然后逐步减少噪声，重建原子的真实排列。这个过程是迭代的，模型在每一步都能更清晰地描绘分子结构，直到最终预测完成。特别有前景的是，AlphaFold 3能够预测蛋白质与药物和抗体的相互作用，而无需依赖实验结构数据。这意味着AlphaFold 3在性能上超越了需要蛋白质精确3D结构作为起点的基于物理模型的方法。

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