Alphafold 2的预测范围大大扩展，不仅能预测蛋白质结构，还能预测RNA和DNA等

美国加州，谷歌总部。神经网络研究公司DeepMind成立于2010年，于2014年被谷歌收购，在OpenAI崭露头角之前，被认为是开发通用人工智能的先驱者。图：Tayfun Coskun/视觉中国

　　【财新网】利用人工智能进行蛋白质领域预测再现突破。当地时间5月8日，谷歌DeepMind团队在《自然》杂志上发布AI模型AlphaFold 3，能准确预测蛋白质、DNA、RNA及小分子的配位基等结构，以及它们如何相互作用应用在生物研究和药物发现领域。

　　值得注意的是，AlphaFold 3使用了现在AI图片生成常用的扩散（Difussion）模型。AlphaFold 3的模型的核心仍然是上一代AlphaFold 2使用过的Evoformer深度学习结构，不过在输出过程中，AlphaFold 3使用了扩散模型来预测蛋白质等结构。通过扩散模型，AlphaFold 3的预测结果从模糊变清晰，最终输出精确的分子结构。