谷歌DeepMind公司最近发布了其革命性的AlphaFold系统的新版本，这标志着在生物分子理解上的重大飞跃。AlphaFold因其能够准确预测蛋白质结构而成为头条新闻。最近，他们展示了他们的新模型，该模型扩展了其能力，涵盖了广泛的生物相关分子，包括配体、核酸和翻译后修饰。
自2020年首次发布以来，谷歌DeepMind的AlphaFold彻底改变了对蛋白质及其相互作用的看法。这项尖端技术是DeepMind与Isomorphic Labs合作的结果，他们一直在合作推动人工智能在分子预测领域的边界。
新谷歌DeepMind的AlphaFold模型的关键亮点包括：
最新的AlphaFold模型能够为蛋白质数据库（PDB）中的几乎所有分子生成预测，实现了原子级别的准确性。这种开创性的准确性扩展到了各种生物分子类别，包括配体、蛋白质、核酸（DNA和RNA）以及具有翻译后修饰的分子。
凭借其扩展的能力，AlphaFold有望加速生物医学发现，引领“数字生物学”的新时代。研究人员可以更深入地了解疾病途径、基因组学、生物可再生材料、植物免疫、治疗靶点、药物设计机制以及蛋白质工程和合成生物学的创新方法。
AlphaFold对药物发现的潜在影响尤为显著。该模型的性能超过了广泛用于确定配体与蛋白质之间相互作用的最佳已知对接方法。重要的是，它能够预测蛋白质-配体结构而不需要参考蛋白质结构。因此，它成为设计新分子和潜在药物的宝贵工具。
最近的进步更新揭示了模型在各种生物分子上的显著准确性和能力。因此，它在多个科学领域中的潜力得到了重申。