Alphafold3——继续改变世界

前言
      近日，谷歌DeepMind和isomorphic labs发布了令业界震惊的AI模型——Alphafold3，并介绍了其强大的功能。刊登于Nature期刊上的论文标题明确指出Alphafold3能够以前所未有的精准预测所有生命分子的结构和相互作用。这意味着，获得蛋白、DNA、RNA、小分子配体等的结构与相互作用数据仅需轻点鼠标即可完成，这将改变人类对生物世界和药物发现的认知。

地球上的任何一种生命体（动物、植物等）的每一颗细胞中都有数以亿计的微小“机器”在辛勤劳作，这些机器就是由蛋白、DNA、RNA等各式各样的分子组成的，这些机器的正常运转需要这些分子以多种多样的方式相互作用。真正的了解这些分子的相互作用，我们才能理解生命的绽放与枯萎，才能更好设计药物，拯救生命，带来新的技术革新。Alphafold3能够高精度的在分子层面向我们展示生命体的运作方式，继Alphafold2后，以更强大的功能，更震撼人心的力量改造世界。

Alphafold3的运行方式

Alphafold3以AlphaFold 2的架构为基础，通过大量的训练程序演变而来。可以适应更通用的化学结构，拥有更高效的数据学习效率。Alphafold3采用了新一代Evoformer模块，通过深度学习算法，能够预测分子结构与相互作用。

图1. Alphafold3的运行逻辑

     
       在Alphafold3输入蛋白序列、分子式、共价结合数据等，Alphafold3能够输出这些分子的相互作用结构（图1）。许多原本需要借助复杂的生物实验才能了解到，甚至现有技术难以揭示的分子相互作用将有可能通过Alphafold3计算得知。除了许多生物大分子及小分子的相互作用以外，Alphafold3还可以预测蛋白、DNA、RNA的化学修饰，并揭示这些修饰与疾病的关系。

Alphafold3预测互作结构案例

图2展示了Alphafold3预测的人冠状病毒 OC43 刺突糖蛋白胞外域与 46C12 抗体 Fab 片段的复合结构与电子显微镜观测的结构高度一致。刺突糖蛋白是冠状病毒侵染人类细胞的关键工具，Alphafold3能够准确的预测其与人类免疫系统分泌的抗体的相互作用，说明了Alphafold3在人类抗病毒研究中的巨大潜力。无论是采用X射线晶体衍射还是冷冻电镜、核磁共振、质谱等研究分子互作结构，都可能需要几个月甚至几年的时间，Alphafold3只需数天或数小时，甚至数秒钟。

图2. Alphafold3预测的复合结构与电子显微镜观测的结构比对图。
灰色：人冠状病毒 OC43 刺突糖蛋白胞外域与 46C12 抗体 Fab 片段的复合结构(PDB：7PNM)；Alphafold3预测的：蓝色：人冠状病毒 OC43的刺突蛋白，绿松石色：抗体，黄色：单糖Alphafold3的运行逻辑刺突蛋白

Alphafold3还可用于疾病靶点的药物分子设计（图3）

图3. Alphafold3预测的TIM-3与其3#配体的互作结构

参考文献

Abramson, J., Adler, J., Dunger, J.et al. Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3. Nature (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-024-07487-w
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与AlphaFold  3的生物分子相互作用的精确结构预测.pdf