AlphaFold 3是谷歌DeepMind團隊推出的AI模型，能預測蛋白質、核酸（DNA和RNA）、小分子、離子及修飾殘基等生物分子的三維結構。模型在結構預測的準確性上取得革命性進展，對藥物設計、科研和生物醫學領域具有重大影響。基于開源，AlphaFold 3讓全球科學家加速新藥和疫苗的研發進程。
AlphaFold 3的主要功能結構預測： AlphaFold 3能預測蛋白質、核酸（包括DNA和RNA）、小分子、離子及修飾殘基等幾乎所有在蛋白質數據庫（PDB）中存在的分子類型的三維結構。藥物研發： 幫助研究人員快速篩選潛在的藥物靶點，基于預測靶點蛋白的結構，揭示其可能的活性位點和結合口袋，為藥物設計提供重要的結構基礎。分子相互作用： AlphaFold 3能預測藥物分子與靶點蛋白的結合模式，評估藥物分子的親和力和特異性，指導藥物化學家進行分子優化。生物分子復合物： AlphaFold 3能處理具有大量殘基和多種分子組成的生物分子復合物，有效地整合蛋白質和核酸分子的信息，構建出整個復合物的三維結構模型。AlphaFold 3的技術原理深度學習框架： AlphaFold 3基于深度學習框架，用大量的生物分子結構數據進行訓練，學習分子間相互作用的關鍵特征。Pairformer模塊： 引入Pairformer模塊替代原有的Evoformer模塊，減少多重序列比對（MSA）的處理量，讓模型更專注于分子間相互作用。擴散模塊： AlphaFold 3引入擴散模塊，直接預測原子坐標，簡化模型架構，避免對復雜規則的依賴，處理各種類型的生物分子。跨蒸餾技術： 采用跨蒸餾技術，AlphaFold 3基于由高性能模型生成的大規模偽標簽數據進行訓練，提升模型的魯棒性和泛化能力。生成對抗網絡： AlphaFold 3的訓練過程涉及生成對抗網絡（GAN）的概念，用對抗性訓練提高模型的預測準確性。AlphaFold 3的項目地址GitHub倉庫：https://github.com/google-deepmind/alphafold3技術論文：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-wAlphaFold 3的應用場景藥物設計：預測蛋白質結構以識別潛在的藥物靶點。基于預測藥物分子與靶點的結合模式，指導藥物分子的設計和優化。疫苗開發：預測病毒或細菌的抗原結構，設計有效的疫苗。基礎科研：基于結構預測揭示蛋白質的功能和作用機制。研究蛋白質-蛋白質、蛋白質-核酸等相互作用。疾病研究：研究與疾病相關的蛋白質結構變化。識別與疾病相關的蛋白質，為治療提供新靶點。農業生物技術：研究植物蛋白質結構，開發抗病蟲害的轉基因作物。 
