2024年5月8日，DeepMind团队在《自然》期刊上发表了一篇《利用AlphaFold 3对生物分子相互作用进行精确结构预测》的文章。这是继2024年1月17日发布“能够解决奥数级别的平面几何难题”的人工智能AlphaGeometry之后，DeepMind在《自然》期刊上发布的最新一款专门解决某一类特定问题的人工智能。

蛋白质由蛋白质一级结构组成，蛋白质折叠的过程中蛋白质会自发折叠形成蛋白质三级结构。蛋白质结构对蛋白质生物学功能至关重要。然而，了解氨基酸序列如何确定蛋白质三级结构极具挑战性，这被称为“蛋白质折叠问题”。

蛋白质折叠

这次的AlphaFold 3，是DeepMind发布的AlphaFold系列人工智能程序的最新版本。正如AlphaFold的名字“阿尔法折叠”所说的那样，AlphaFold系列在设计之初，是一款用于预测蛋白质结构的人工智能。

在2020年11月的第14届CASP（蛋白质结构预测技术的关键测试，Critical Assessment of protein Structure Prediction）竞赛中，AlphaFold 2的中位分数为92.4（满分100分）。其准确度远远高于其他任何程序。

随后，AlphaFold 2，及其对所有已知 DNA 序列的 2 亿种蛋白质的预测结构的数据库向科学家免费开源开放。据DeepMind公司蛋白质结构团队负责人、高级研究员约翰·朱珀所说：“AlphaFold 2已在其他发表的科学论文中被引用了2万多次，并被用于研究治疗疟疾、癌症和许多其他疾病的药物。”

在生物制药领域，AlphaFold大大降低了获取蛋白质结构的时间和成本，加速了基于蛋白质结构的药物研发。现任诺华生物医学研究所所长菲奥娜·马歇尔夸张地表示：“AlphaFold使每个人都成为了结构生物学家。”

转录因子和核糖体RNA分子结构模型。视觉中国|图

尽管AlphaFold 2有着如此惊人的表现，但是要