Google DeepMind AlphaFold 3 предсказывает структуры всех молекул жизни

Google DeepMind опубликовала в журнале Nature описание AlphaFold 3 — системы, которая фундаментально расширяет возможности биологического прогнозирования.

От белков — ко всей биомолекулярной жизни

AlphaFold 2, вышедший в 2021 году, решил проблему предсказания структуры белков — задачу, над которой биологи работали 50 лет. AlphaFold 3 идёт дальше: система теперь предсказывает структуры и взаимодействия:

• Белков (в том числе мембранных)
• ДНК и РНК
• Малых молекул (потенциальных лекарств)
• Ионов металлов и ковалентных модификаций
• Комплексов из нескольких молекул

Точность, меняющая фармацевтику

По внутренним тестам DeepMind, AlphaFold 3 предсказывает структуру белок-лиганд комплексов (критически важно для docking — стыковки потенциальных лекарств с мишенями) с точностью 76% по метрике RMSD <2Å против 52% у лучших методов классической химии.

Это означает, что фармацевтические компании смогут сократить этап виртуального скрининга — поиска потенциальных кандидатов в лекарства — с нескольких лет до нескольких недель.

Открытый сервер AlphaFold Server

DeepMind открыла бесплатный веб-сервис для академических исследователей. В течение первых суток после запуска было подано более 200 000 запросов из 150+ стран.