雖然上一個模型于2020年發(fā)布，其預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的能力令研究界感到驚訝，但研究人員一直在呼吁該工具處理的不僅僅是蛋白質(zhì)。

現(xiàn)在，DeepMind表示，AlphaFold 3可以預(yù)測DNA、RNA和配體等分子的結(jié)構(gòu)，這對藥物發(fā)現(xiàn)至關(guān)重要。DeepMind表示，該工具提供了比以往任何可用工具更細致、更動態(tài)的分子相互作用畫像。

“生物學是一個動態(tài)系統(tǒng)，”DeepMind首席執(zhí)行官戴米斯·哈薩比斯在電話中告訴記者?！吧飳W特性是通過細胞中不同分子之間的相互作用而出現(xiàn)的，你可以把AlphaFold 3看作是我們向建模邁出的第一步。”

AlphaFold 2幫助我們更好地繪制人類心臟圖，模擬抗菌素耐藥性，并識別滅絕鳥類的蛋，但我們還不知道AlphaFold 3會帶來什么進步。

哥倫比亞大學(Columbia University)系統(tǒng)生物學助理教授穆罕默德·阿爾古萊什(Mohammed AlQuraishi)與DeepMind無關(guān)，他認為，該模型的新版本在藥物發(fā)現(xiàn)方面將會更好。他說:“AlphaFold 2系統(tǒng)只知道氨基酸，所以它對生物制藥的實用性非常有限。”“但現(xiàn)在，該系統(tǒng)原則上可以預(yù)測藥物與蛋白質(zhì)結(jié)合的位置?！?/p>

根據(jù)DeepMind的說法，從DeepMind衍生出來的藥物研發(fā)公司Isomorphic Labs已經(jīng)將該模型用于這一目的，與制藥公司合作，試圖開發(fā)新的疾病治療方法。

AlQuraishi說，這次釋放標志著一個巨大的飛躍。但也有一些警告。

他說:“它使系統(tǒng)更加通用，特別是在藥物發(fā)現(xiàn)目的(在早期研究中)，它現(xiàn)在比AlphaFold 2更有用?！钡c大多數(shù)模型一樣，AlphaFold的影響將取決于它的預(yù)測有多準確。對于某些用途，AlphaFold 3的成功率是rosettfold等類似領(lǐng)先模型的兩倍。但是對于其他的，比如蛋白質(zhì)- rna相互作用，AlQuraishi說它仍然非常不準確。