生物學大躍進   AlphaFold 3 可預測生命元素結構

記者／劉閔

日前，科技大廠 Google 旗下 Deepmind 公布 AI 模型 AlphaFold 第 3 個主要版本，預期將可幫助科學家更有效的設計藥物及研究最佳治療方法。

AlphaFold 擁有龐大數據資料庫

根據 Deepmind 公司指出，由於蛋白質的形狀和結構決定了如何與人體相互作用，而了解蛋白質如何摺疊，能幫助科學家有機會創造更有效藥物。自 2021 年以來，AlphaFold 的預測已免費提供給非商業研究人員，作為包括超過 2 億個蛋白質結構的資料庫的一部分，並在其他人的工作中被引用了數千次，甚至協助研發瘧疾疫苗、癌症治療等方面都取得突破。

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最先進性能預測分子相互作用

如今，AlphaFold 第 3 個主要版本則更進一步，可預測幾乎所有生物分子的結構，並模擬了這些分子之間的相互作用。據悉雖然研究人員早已開發出專門的計算方法來模擬特定類型的生物分子之間的相互作用，但 AlphaFold 3 是首次有一個單一個系統，能夠以最先進的性能預測幾乎所有分子類型之間的相互作用。

對此，伯明罕大學（University of Birmingham）微生物學專家 Nicole Wheeler 博士表示，AlphaFold 3 可以大大加快藥物研發的速度，其原因在於目前物理生產和測試生物設計是生物技術的一大瓶頸。意即若利用普通實驗方法來了解分子間的相互作用，可能需要數年時間，而且成本高得令人望而卻步，但如果這些相互作用能夠以足夠的精度通過計算來獲得，那麼生物學研究即可更有效率。

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