行業破局者！谷歌DeepMind顛覆生物學，AI的盡頭是？
AlphaFold 3，谷歌DeepMind的傑作，正以其革命性的AI技術重塑藥物研發的未來。
北京時間5月8日23點，谷歌DeepMind和其英國子公司Isomorphic Labs聯合團隊在《自然》雜志上發表一份共46頁的重要成果，聯合發布全新AI蛋白質結構預測模型AlphaFold 3，可准確預測生物分子相互作用的結構。
准確率比現有方法高50%！
論文稱，AlphaFold 3是一款革命性的系統。這款模型以其驚人的預測精度，至少高出現有方法50%，且無需輸入任何結構信息，這使得它成爲首個超越基於物理工具方法的人工智能系統。這一系統的應用，有望大大加快藥物設計和基因組學研究的步伐，從开發生物可再生材料到推動醫學進步，其潛力無限。
DeepMind團隊的這一成果，是在AlphaFold 2的基礎上實現的。AlphaFold 2自2020年問世以來，已被全球數百萬研究人員用於瘧疾疫苗、癌症治療和酶設計等領域的研究，預測了數以億計的蛋白質結構，極大地節省了研究時間和經濟成本。
AlphaFold 3的核心是深度學習模塊Evoformer的改進版，它使用類似於AI圖像生成器的融合網絡來組合預測結果，生成分子的三維結構，並揭示分子間的結合方式。這一模型的推出，不僅展示了深度學習框架在減少數據需求和擴大數據影響方面的潛力，也預示着結構建模將繼續進步。
圖片來源：《自然》
此外，DeepMind還推出了AlphaFold Server，這是一個免費的平台，允許全球科學家進行非商業性研究，使用AlphaFold 3的強大功能來模擬復雜的生物分子結構。這一平台的推出，將進一步加速科學發現，幫助科學家提出並驗證新的研究假設。
盡管AlphaFold 3在預測新的突變對蛋白質的影響方面還存在局限，但它已經改變了蛋白質結構假設的產生和檢驗方式。
南安普頓大學的Ivo Tews博士稱AlphaFold 3是一個飛躍，並表示他的實驗室將用它來开發用於治療癌症的藥物。他補充說：“這將節省大量的時間，並通過生成模型來加速研究，然後我們可以用新的實驗來探索。”
AI的盡頭？
事實上，盯上這條賽道的不止谷歌一個。當前，幾乎所有AI科技巨頭展現出了對生物醫藥領域的興趣，微軟、亞馬遜甚至Salesforce也都在开展蛋白質生成項目。
其中，英偉達將醫療健康視爲下一個數十億美元級的業務機會，致力於提供芯片和雲基礎設施等關鍵工具，以推動AI在藥物研發中的應用。
盡管AI在藥物研發中的應用前景廣闊，但數據量和算力需求仍是當前面臨的挑战。高質量的數據是AI模型成功的關鍵，而合成生物學公司Ginkgo Bioworks的AI負責人Anna Marie Wagner強調了這一點。
此外，盡管美國食品藥品管理局（FDA）已經批准了使用AI或機器學習开發的藥物候選物的臨牀試驗，但這些藥物真正進入市場還需克服重重監管和市場障礙。
顯然，AI技術在生物制藥行業的應用，預示着一場科技革命，有望徹底改變傳統的藥物研發流程，爲全球患者帶來更有效、更經濟的治療選擇。
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