AlphaFold3问世
人工智能（AI）的飞跃发展，推动生命科学进入全新的时代，探索生命的奥秘不再遥不可及。2024年5月8日谷歌旗下DeepMind公司重磅推出升级版蛋白结构及交互作用预测模型——AlphaFold3，登上Nature杂志。该模型在AlphaFold2的基础上进行了重大革新，其适用范围更广泛，预测精准度也更高。AlphaFold3的问世是生物学领域的一大重要突破，将为未来的科学研究和药物开发提供新的动力和方向。
AlphaFold3的核心优势
与AlphaFold2相比，AlphaFold3（简称AF3）在多个方面实现了显著提升：
- 更广泛的适用性：AF3能够预测几乎所有生命分子（包括蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基在内）的结构和相互作用。
- 更高的预测精度：在蛋白质-配体相互作用、蛋白质-核酸相互作用以及抗体-抗原预测等方面，AF3的准确性均超越了现有的专业工具。
- 统一的深度学习框架：AF3展示了在单个统一框架内实现跨生物分子空间高精度建模的可能性，单个模型就能适用所有生命分子。
技术突破与创新
AlphaFold3在架构上进行了重大更新，采用了基于扩散的架构，能够更高效地处理更广泛的化学结构。扩散模块（Diffusion Module）是AlphaFold3关键创新之一，扩散过程从一团原子云开始，经过许多步骤后，最终生成最准确的分子结构。此外AlphaFold3还开发了新的置信度量方法，在训练期间通过比较预测结构与真实结构来计算，有助于提高预测的可靠性。
模型验证结果
AF3在多个基准测试中展现了卓越的性能：
- 在PoseBusters基准集中，AF3在蛋白质-配体相互作用的预测上超越了传统的对接工具。
- 在核酸复合物预测上，AF3的准确性超过了专门的核酸预测器。
- 在抗体-抗原复合物的预测上，AF3相比AlphaFold-Multimer v2.37,8显示出显著提升的准确性。
以下是一些预测案例：
1、AF3对感冒病毒刺突蛋白（蓝色）与抗体（绿色）和单糖（黄色）相互作用时的结构预测，与真实结构准确吻合（灰色）。
2、下图展示了AF3对蛋白质（蓝色）与DNA双螺旋（红色）结合的分子复合物的预测，与真实分子结构（灰色）几乎完美匹配。
3、下图展示了AF3对RNA修饰蛋白复合物的选定结构预测，蓝色是预测的蛋白质，紫色是RNA链，黄色是配体和聚糖，预测结果与真实结构（灰色）非常匹配。
应用前景
AF3的推出不仅是技术进步的象征，更是对生物分子复杂性理解的一次深刻革新。AF3为我们呈现了一个高清的生物世界，使得科学家们能够洞悉生命分子的所有复杂性、结构、相互作用和修饰，为结构生物学、药物设计和疾病机理研究开辟了新的可能性。
未来展望
尽管目前AlphaFold3存在访问限制，但它展现的强大的抗体-抗原复合物预测能力有望应用于探索疾病抗原与TCR/BCR分子的结合，高精准度预测抗原特异性TCR/BCR，为促进药物和疫苗的研发提供助力。
参考文献：Abramson J, Adler J, Dunger J, et.al. Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3. Nature. 2024 May 8. doi: 10.1038/s41586-024-07487-w.