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11月1日，谷歌旗下的AI研究機構DeepMind在官網(wǎng)發(fā)布了，蛋白質(zhì)結構預測模型 AlphaFold的最新技術進展：已顯著提升了預測準確性，并將覆蓋范圍從蛋白質(zhì)擴展至其他生物分子，包括配體（小分子）。

據(jù)悉，AlphaFold可以對蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫 (PDB) 中的幾乎所有分子進行預測，包括配體、蛋白質(zhì)、核酸（DNA 和 RNA）以及含有翻譯后修飾(PTM) 的分子，達到原子精度實驗室級別水準，這對于醫(yī)藥研究至關重要。

Alphafold蛋白質(zhì)結構數(shù)據(jù)庫：https://alphafold.ebi.ac.uk/

最新進展：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/a-glimpse-of-the-next-generation-of-alphafold/alphafold_latest_oct2023.pdf

超越蛋白質(zhì)折疊

自2020年谷歌首次發(fā)布AlphaFold以來，徹底改變了蛋白質(zhì)及其相互作用的理解方式，成功預測了蛋白質(zhì)的三維結構，幫助生物科學領域?qū)崿F(xiàn)重大技術突破。

AlphaFold實現(xiàn)了單鏈蛋白質(zhì)預測的根本性突破。然后AlphaFold-Multimer 擴展到包含多個蛋白質(zhì)鏈的復合物，接著是AlphaFold2.3提高了性能并擴大了對更大復合物的覆蓋范圍。

在2022 年，AlphaFold的結構預測幾乎涵蓋了科學已知的所有編目蛋白質(zhì)，這些預測通過與歐洲生物信息學研究所（EMBL-EBI）合作，已在 AlphaFold 蛋白質(zhì)結構數(shù)據(jù)庫免費提供。

迄今為止，超過 190 個國家的 140 萬用戶已經(jīng)訪問了 AlphaFold 蛋白質(zhì)結構數(shù)據(jù)庫，世界各地的科學家已經(jīng)使用 AlphaFold 的預測來幫助推進從加速新的瘧疾疫苗研發(fā)和推進癌癥藥物發(fā)現(xiàn)，到開發(fā)用于解決污染的塑料降解酶的研究。

最新的AlphaFold模型不僅局限于蛋白質(zhì)折疊，還能夠在配體、蛋白質(zhì)、核酸以及翻譯后修飾等方面生成高度精確的結構預測。

加速藥物研發(fā)

數(shù)據(jù)分析顯示，最新的AlphaFold模型在一些與藥物發(fā)現(xiàn)相關的蛋白質(zhì)結構預測問題上，大大優(yōu)于AlphaFold2.3，如抗體結合。此外，準確預測蛋白質(zhì)、配體結構對于藥物發(fā)現(xiàn)是一種重要工具，可以幫助科學家識別和設計新的分子，這些分子可能會成為藥物。

當前的醫(yī)藥行業(yè)的標準是使用“對接方法”來確定配體和蛋白質(zhì)之間的相互作用。這些對接方法需要一個剛性的參考蛋白質(zhì)結構和一個建議的配體結合位置。

最新的AlphaFold模型通過優(yōu)于最好的報告的對接方法，設定了蛋白質(zhì)-配體結構預測的新標準，而無需參考蛋白質(zhì)結構或配體口袋的位置，允許對以前從未在結構上進行過表征的全新蛋白質(zhì)進行預測。