谷歌 DeepMind 发布下一代药物发现人工智能模型

谷歌 Deepmind 发布了其人工智能模型 "AlphaFold "的第三个重要版本，旨在帮助科学家更有效地设计药物和针对疾病。

2020 年，该公司利用人工智能成功预测了微观蛋白质的行为，从而在分子生物学领域取得了重大进展。

借助最新版本的 AlphaFold，DeepMind 和姊妹公司 Isomorphic Labs（两家公司均由联合创始人德米斯-哈萨比斯（Demis Hassabis）负责）的研究人员绘制出了包括人类 DNA 在内的所有生命分子的行为图谱。

从对人体新陈代谢至关重要的酶到对抗传染病的抗体，蛋白质与其他分子的相互作用是药物发现和开发的关键。

DeepMind 表示，本周三发表在研究期刊《自然》（Nature）上的这一发现将减少开发可能改变生命的疗法所需的时间和资金。

"哈萨比斯在周二的新闻发布会上说："有了这些新功能，我们就能设计出一种分子，它将与蛋白质上的特定位置结合，而且我们还能预测它的结合强度。

"如果你想设计出有助于治疗疾病的药物和化合物，这是关键的一步。

该公司还宣布推出 "AlphaFold 服务器"，这是一个免费的在线工具，科学家们可以在进行实际测试之前用它来检验自己的假设。

自2021年以来，非商业性研究人员可以免费访问AlphaFold的预测结果，它是包含2亿多个蛋白质结构的数据库的一部分，并在其他人的工作中被引用了数千次。

DeepMind表示，新服务器需要的计算知识更少，研究人员只需点击几下按钮就能运行测试。

DeepMind 高级研究科学家约翰-朱珀（John Jumper）说： "AlphaFold服务器能让生物学家（他们是生物学专家，而不是计算机科学专家）更轻松地测试更大、更复杂的案例，这将非常重要"。

伯明翰大学微生物学专家尼科尔-惠勒（Nicole Wheeler）博士说，AlphaFold 3 可以大大加快药物发现的进程，因为 "物理生产和测试生物设计是目前生物技术的一大瓶颈"。