東時(shí)間5月8日，谷歌DeepMind與 Isomorphic Labs（DeepMind 創(chuàng)始人創(chuàng)立）宣布推出新一代AI生物分子結(jié)構(gòu)模型AlphaFlod 3。

據(jù)悉，新的模型不僅局限于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)，它還能夠預(yù)測(cè)DNA、RNA、配體等生命分子的結(jié)構(gòu)和相互作用，甚至可以預(yù)測(cè)翻譯后修飾（PTM）和離子對(duì)相應(yīng)分子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的影響。研究人員僅需輸入一個(gè)生物分子復(fù)合體的基本描述，幾秒后便能收獲該復(fù)合體3D結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

被《Nature 》收錄的《Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFlod 3》 對(duì)模型的能力進(jìn)行了詳細(xì)論證。

據(jù)論文數(shù)據(jù)顯示：與現(xiàn)有的預(yù)測(cè)方法相比，AlphaFlod 3無(wú)需輸入任何結(jié)構(gòu)信息的情況下，其準(zhǔn)確性已比PoseBusters基準(zhǔn)上的最佳傳統(tǒng)方法高出50%（一些特殊場(chǎng)景可達(dá)100%），理論上優(yōu)于現(xiàn)有的基于物理的生物分子結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)工具。

不過(guò)，任何工具的使用都不能脫離實(shí)際。經(jīng)歷數(shù)天測(cè)試，已有不少專家學(xué)者引入實(shí)際問(wèn)題對(duì)AlphaFlod 3的能力評(píng)估。就目前測(cè)試結(jié)果而言，AlphaFlod 3確實(shí)充滿潛力，但還不足以“顛覆”這一領(lǐng)域。

全生命分子預(yù)測(cè)，AlphaFlod 3更接近AIDD了

與過(guò)往的AlphaFlod系列工具類似，AlphaFlod 3也采取了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并以蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)（PDB）中的全球分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行訓(xùn)練。不過(guò)，AlphaFlod 3的預(yù)測(cè)準(zhǔn)度在大部分場(chǎng)景中都遠(yuǎn)超前代產(chǎn)品，且在預(yù)測(cè)范疇上實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模的擴(kuò)充。

這些能力的升級(jí)來(lái)源于AlphaFlod 3新引入的主要組件，包括升級(jí)版的Evoformer模塊（現(xiàn)為Pairformer 模塊）、全新的Diffusion Network等。其中，Diffusion Network從點(diǎn)云通過(guò)概率擴(kuò)散預(yù)測(cè)坐標(biāo)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了更高的預(yù)測(cè)精度。

此外，一些模型上的創(chuàng)新也對(duì)AlphaFlod 3的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了優(yōu)化。在手性分子等形態(tài)相似結(jié)構(gòu)上，算法常會(huì)發(fā)生預(yù)測(cè)錯(cuò)誤。這類情況下，AlphaFlod 3采用了交叉蒸餾的方式，讓具備Transform模型的AlphaFlod 2先行預(yù)測(cè)，再把預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)添加到 AlphaFlod 3 的訓(xùn)練中，一定程度提升了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。

論文展示了部分AlphaFlod 3的預(yù)測(cè)結(jié)果。例如對(duì)感冒病毒刺突蛋白（ 藍(lán)色 ）與抗體（ 綠松石色 ）和單糖（ 黃色 ）相互作用時(shí)的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，與真實(shí)結(jié)構(gòu)準(zhǔn)確匹配（ 灰色的）中，它與實(shí)驗(yàn)室得到的結(jié)果幾近完全匹配（灰色部分）。