自创立以来，Isomorphic Labs开发出多个新一代AI模型，这些模型共同构成统一的AI药物设计引擎，可应用于多个治疗领域和药物模式。近期，Isomorphic Labs宣布获得6亿美元融资，由Thrive ...

文｜李苗 陈斯达编辑｜李然5月9日，谷歌DeepMind又一次更新了AlphaFold，推出了全新的生命分子结构的预测模型AlphaFold 3。AlphaFold 2 已为“业界最强 ...

从初代AlphaFold到AlphaFold 3，阶跃式进化，成功预测了人类98.5%蛋白质，并拿下2024年诺贝尔奖。 这项世界级成果催生了专注于药物发现的衍生公司Isomorphic Labs，引领了用AI设计新药的浪潮。

AlphaFold 使用了蛋白质数据库中现有的蛋白质结构作为大数据基础。这是一个国际数据库，包含了生物学家几十年来不断增加的已解决的结构。 2021年7月，AlphaFold成功预测了近98.5%的人类蛋白质结构。而到了2022年7月AlphaFold预测了几乎“整个蛋白质宇宙”。

为了攻克这一难题，谷歌DeepMind推出了AlphaGenome——一个全新的AI工具。它能够更全面、更精确地预测人类DNA序列中的单个变异或突变如何影响广泛的基因调控生物过程。这一突破得益于模型架构的技术进步，使其能够处理超长的DNA序列并输出高 ...

当AlphaFold准确预测蛋白质结构、GNoME模型发现数百万种新材料时，人工智能正以前所未有的速度重塑科学研究的范式。这种被称为“AI for Science”的创新模式，不仅是技术层面的突破，更是推动全球科技格局变革的核心动力。

导语：最新的AlphaFold模型不再局限于蛋白质折叠，还能够在配体、蛋白质、核酸以及翻译后修饰等方面生成高度精确的结构预测。 大约五年前，谷歌 ...

对AlphaFold抱有兴趣的的药物开发者在2022年的1月份收到了好消息，即DeepMind解除了将AlphaFold用于商业应用的一个关键限制。 当该公司在2021年7月发布AlphaFold的代码时，它曾规定，运行AlphaFold神经网络所需的参数或权重，也就是在数十万个蛋白质结构和序列上训练网络的最终结果，只能用于非商业用途。

而 AlphaFold 之所以引起追捧，是因为预测蛋白质结构，是个超级科学难题。原北京协和医学院教授、目前从事肿瘤药物研发的王晨光博士告诉 DeepTech ...

使用 AlphaFold 2 预测的分子对接 所谓化合物的对接计算，是将候选化合物列表中的每一个对接到目标蛋白质中，生成最有可能结合的化合物的粗略排序。

AlphaFold蛋白质结构数据库建立在这一创新和几代科学家的发现之上，从早期的蛋白质成像和晶体学的先驱，到后来成千上万的花了数年时间对蛋白质 ...

该方法将 AlphaFold 预测的距离作为分子动力学模拟中的结构约束，以构建有序和无序蛋白的结构集合。使用 AlphaFold-Metainference 方法获得的结果表明，利用在大量折叠蛋白结构数据库上训练的深度学习方法来预测无序蛋白的构象特性是可行的。