雅加达 - 4月8日(星期三),DeepMind推出了其人工智能模型“AlphaFold”的第三版,旨在帮助科学家设计药物并更有效地针对疾病。
2020年,该公司使用人工智能在分子生物学方面取得了重大进展,人工智能成功地预测了微观蛋白蛋白的行为。
随着AlphaFold的最新内化,DeepMind的研究人员和 Isomorphic Labs的兄弟公司 - 两家公司都在其联合创始人Demis Hassabis的监督下 - 绘制了所有生命分子(包括人类DNA)的行为地图。
蛋白质相互作用 - 从对人类新陈代谢至关重要的酶,到对传染病的抗体 - 其中其他分子是药物发现和开发的关键。
DeepMind表示,其研究杂志《自然》周三发表的研究发现将减少开发可能改变生活的药物所需的时间和金钱。
「有了这个新能力,我们可以设计分子,这些分子将与蛋白质上某些位置联系起来,我们可以预测粘合物有多强大,”哈萨比斯在5月7日星期二的新闻发布会上说。
「如果你想设计一种有助于克服疾病的药物和化合物,这一步是至关重要的,”哈萨比斯说。
该公司还宣布发布了“AlphaFold server”,这是一个免费的在线工具,科学家可以在进行现实世界试验之前用来测试他们的假设。
自2021年以来,AlphaFold的预测一直可以被非商业研究人员免费访问,作为包含超过2亿个蛋白质结构的数据库的一部分,并且在他人的作品中被引用了数千次。
DeepMind表示,新服务器需要更少的计算知识,允许研究人员只需几按钮点击即可进行试验。
DeepMind高级研究员John Jumper说:“AlphaFold服务器的重要性使生物学家 - 他们是生物学的专家,而不是计算机科学 - 更容易测试更大,更复杂的病例。
伯明翰大学微生物学家Nicole Wheeler博士表示,AlphaFold 3可以大大加快药物发现线管道,因为“生产和测试物理生物设计是当今生物技术中的一个大瓶颈”。
The English, Chinese, Japanese, Arabic, and French versions are automatically generated by the AI. So there may still be inaccuracies in translating, please always see Indonesian as our main language. (system supported by DigitalSiber.id)
