引领药物研发新革命，AlphaFold3太强了！专家团队手把手教授AI蛋白质设计

2024年5月8日，DeepMind与Isomorphic Labs合作发布AlphaFold3

　　2024年5月8日，谷歌旗下公司DeepMind与Isomorphic Labs在《自然》期刊上发表了一篇论文，宣布了蛋白质结构预测领域的最新人工智能模型——AlphaFold3。这一AI模型能够准确预测DNA、RNA以及配体等所有生命分子的结构及其相互作用方式，是AlphaFold 2之后的又一重大突破。

AlphaFold3：强大的结构预测统一框架

　　此次推出的AlphaFold3是一个涵盖前所未有的广度和精确度的统一框架，能够高准确性地预测蛋白质与其他各种生物分子相互作用的结构。该模型能预测含有蛋白质数据库（Protein Data Bank）内几乎所有分子类型的复合物的结构，包括配体（小分子）、蛋白质、核酸（DNA和RNA）如何聚集在一起并相互作用，以及预测翻译后修饰和离子对这些分子系统的结构影响。

计算机解析蛋白质与其他分子相互作用的能力

　　这种用计算机解析蛋白质与其他分子复杂相互作用的能力，有助于为疾病通路、基因组学、治疗靶点、蛋白质工程及合成生物学等领域带来新见解。更重要的是，AlphaFold3为药物研发开辟了令人兴奋的可能性，有望颠覆当前的模式。

深度学习在蛋白质设计领域的前沿研究

　　深度学习在蛋白质设计领域的前沿研究主要集中在蛋白质结构预测、蛋白质序列设计、蛋白质-蛋白质相互作用预测、蛋白质功能注释和蛋白质优化与筛选等方面。这些研究方向为开发新的功能性蛋白质和药物靶点提供了新思路，并在生物医学、药物研发和生物材料等领域带来了许多创新和机会。

2024年最值得期待的三大技术

1. 深度学习蛋白质设计：利用深度学习模型预测和优化蛋白质的结构与功能。
2. CADD计算机辅助药物设计：通过计算机模拟和计算药物与受体生物大分子之间的相互作用，设计和优化先导化合物。
3. AIDD人工智能药物发现设计：结合人工智能和机器学习技术，推动药物发现与设计现代化。

深度学习在蛋白质设计领域的应用与发展

　　深度学习在蛋白质设计领域的应用被认为是当前的前沿研究方向之一，为新药研发、生物制药、生命科学研究等领域带来了许多创新和机会。蛋白质结构预测与设计领域的未来将充满创新和跨学科的发展，为解决生物医学、生物工程和生物能源等方面的重大问题提供更多可能性。

课程介绍：深度学习蛋白质设计与应用

　　本课程围绕蛋白设计基础与前沿工作展开讲述，从蛋白结构的预测与优化到蛋白的从头设计进行深度教学。课程主要面向有编程基础的学员，对基础知识进行详细讲解，并且会结合前沿文献讲解相关技术的应用。通过本次培训学员将了解蛋白质设计的底层逻辑与基本规则，并掌握蛋白质设计中的常见算法的实际操作，具备基本的算法开发基础能力及前沿视野。