《自然》8日报道了结构生物学最新进展——阿尔法折叠3的问世。它能以高准确率预测蛋白质与其他生物分子相互作用的结构。这种用计算机解析蛋白质与其他分子复杂相互作用的能力，将拓展人们对生物过程的理解，并有望推动药物研发。
阿尔法折叠于2020年问世，它和迭代版阿尔法折叠2能根据蛋白质的氨基酸序列预测其3D结构。之后的阿尔法折叠-多聚体则推动了对蛋白质-蛋白质复合物的预测。不过，扩大单一深度学习模型能预测的复合物范围一直很难，因为不同类型的特异性相互作用差异太大。
此次最新模型由谷歌深度思维以及同是谷歌旗下的人工智能药物公司Isomorphic Labs研发。由于阿尔法折叠2模型的深度学习架构和训练系统得到大幅提升，研发团队如今可以对一个统一框架内大量生物分子系统的结构进行更准确预测。阿尔法折叠3能预测蛋白质与其他蛋白质、核酸、小分子、离子、修饰蛋白质残基的复合物，以及抗体-抗原相互作用。预测准确性显著超过当前预测工具，包括阿尔法折叠-多聚体。
研发团队认识到这一新方法还存在一些局限性，比如约4.4%的结构会出现不正确的手性（一种对称特性），或是幻觉导致“飘带”（一种常见的蛋白质二级结构元素）的出现减少。他们补充道，准确率进一步提升需要生成一个很大的预测集并对预测结构进行排序，而这会产生额外的计算成本。
《自然》8日报道了结构生物学最新进展——阿尔法折叠3的问世。它能以高准确率预测蛋白质与其他生物分子相互作用的结构。这种用计算机解析蛋白质与其他分子复杂相互作用的能力，将拓展人们对生物过程的理解，并有望推动药物研发。
阿尔法折叠于2020年问世，它和迭代版阿尔法折叠2能根据蛋白质的氨基酸序列预测其3D结构。之后的阿尔法折叠-多聚体则推动了对蛋白质-蛋白质复合物的预测。不过，扩大单一深度学习模型能预测的复合物范围一直很难，因为不同类型的特异性相互作用差异太大。
此次最新模型由谷歌深度思维以及同是谷歌旗下的人工智能药物公司Isomorphic Labs研发。由于阿尔法折叠2模型的深度学习架构和训练系统得到大幅提升，研发团队如今可以对一个统一框架内大量生物分子系统的结构进行更准确预测。阿尔法折叠3能预测蛋白质与其他蛋白质、核酸、小分子、离子、修饰蛋白质残基的复合物，以及抗体-抗原相互作用。预测准确性显著超过当前预测工具，包括阿尔法折叠-多聚体。
研发团队认识到这一新方法还存在一些局限性，比如约4.4%的结构会出现不正确的手性（一种对称特性），或是幻觉导致“飘带”（一种常见的蛋白质二级结构元素）的出现减少。他们补充道，准确率进一步提升需要生成一个很大的预测集并对预测结构进行排序，而这会产生额外的计算成本。
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