谷歌搅局AI制药，进击的AlphaFold3模型

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文｜氨基观察结构生物学是生物学的核心领域之一，其核心任务是揭示生物分子的三维结构，这对于理解其功能和行为至关重要。传统的结构测定方法，如X射线晶体学和核磁共振（NMR）技术，虽然强大，但费时且成本高昂。随着计算能力的提高和算法的进步，计算结构预测（CSP）已成为一个重要的补充手段。不过，谷歌AlphaFold3模型问世，或许标志着CSP领域达到了一个新的高度。日前，Nature上发表的关于AlphaFold3模型的介绍，为我们揭示了这一点。之前的AlphaFold 模型于 2020 年发布，其预测蛋白质结构的能力让研究界感到惊讶，但研究人员一直在呼吁该工具能够处理的不仅仅是蛋白质。现在，AlphaFold 3，可以预测DNA、RNA和配体等分子的结构，这对药物发现至关重要。并且，在部分领域，AlphaFold 3预测精准度较高。对于蛋白质与其他分子类型的相互作用，与现有的预测方法相比，我们看到至少提高了50%，对于一些重要的相互