#AI给生物医学开了上帝视角吗# 当年开发出 AlphaGo ，下棋下哭柯洁的谷歌 DeepMind 公司，在 Nature 上公布了最他们新一代 AlphaFold 3 模型。这是一个专门预测蛋白质结构的新 AI，生物体内几乎所有的分子结构，它都可以预测，任何生物分子作用机理都将从黑盒中打开，变成透视模式。

蛋白质既然由氨基酸构成，初代 AlphaFold 用的方法就是，利用来自各处公开的已知蛋白质结构，把这些蛋白质中每一对氨基酸的距离，链接角度，汇总起来做成一张图， AI 用神经网络消化完他们，再让 AI 做出自己的预测。一经发布，就技惊四座。

不过初代 AlphaFold 有个问题，它更依赖局部数据的特征来训练，它不太能提取到较远元素之间的关系。好在 2020 年发布的 AlphaFold 2.0 ，用上后来在 ChatGPT 上大火的 Transformer 模型，基本解决了单链蛋白质的预测问题。很多公司也用上了它们，甚至助力了国外一些新冠疫苗研发。

而这次 AlphaFold 3 ，他们更新了一个更牛逼的全方位模型，不仅能预测蛋白质 DNA RNA 等各种小分子，还能揭示他们之间的互相作用。这次他们用了 Diffusion，用了一个叫做交叉蒸馏的操作，相当于让 2 代扮演教师，领着 3 代去做，这样就能减少预测失误。

除了生成质量相当哇塞，精度也是遥遥领先的原子级。在蛋白质与核酸配体的模拟上全面优于其他产品，抗原抗体的模拟也同样优秀。

听上去真的很炸裂，不过圈内不少大佬也发表了些对 AlphaFold 3 的评价。比如颜宁教授团队就发现， 3.0 版本在一个糖蛋白预测中就翻车了，表现甚至不如前代版本。所以乐观是好的，但是科学这玩意儿除了乐观，要的还得是中肯和严谨。

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