Google Deepmind et les laboratoires isomorphes introduisent le modèle Alphafold 3 AI

Mise à jour du 11 novembre 2024: En novembre 2024, nous avons libéré Code et poids du modèle Alphafold 3 pour une utilisation académique pour aider à faire progresser la recherche. En savoir plus sur Outils alphafold.

Post original: À l’intérieur de chaque plante, des cellules animales et humaines se trouvent des milliards de machines moléculaires. Ils sont constitués de protéines, d’ADN et d’autres molécules, mais aucune pièce unique ne fonctionne à elle seule. Ce n’est qu’en voyant comment ils interagissent ensemble, à travers des millions de types de combinaisons, pouvons-nous commencer à vraiment comprendre les processus de la vie.

Dans un article publié dans Naturenous introduisons Alphafold 3, un modèle révolutionnaire qui peut prédire la structure et les interactions de toutes les molécules de la vie avec une précision sans précédent. Pour les interactions des protéines avec d’autres types de molécules, nous constatons au moins une amélioration de 50% par rapport aux méthodes de prédiction existantes, et pour certaines catégories d’interaction importantes, nous avons doublé la précision de la prédiction.

Nous espérons qu’Alphafold 3 aidera à transformer notre compréhension du monde biologique et de la découverte de médicaments. Les scientifiques peuvent accéder gratuitement à la majorité de ses capacités, grâce à notre nouvel lancement Serveur alphafoldun outil de recherche facile à utiliser. Pour s’appuyer sur le potentiel d’Alphafold 3 pour la conception de médicaments, Laboratoires isomorphes Collabore déjà avec des sociétés pharmaceutiques pour l’appliquer à des défis de conception de médicaments réels et, en fin de compte, à développer de nouveaux traitements qui changent la vie pour les patients.

Notre nouveau modèle s’appuie sur les fondations d’Alphafold 2, qui en 2020 a fait un Percée fondamentale dans la prédiction de la structure des protéines. Jusqu’à présent, des millions de chercheurs À l’échelle mondiale, il a utilisé Alphafold 2 pour faire des découvertes dans des zones telles que les vaccins contre le paludisme, les traitements contre le cancer et la conception enzymatique. Alphafold a été cité plus de 20 000 fois et son impact scientifique reconnu par de nombreux prix, plus récemment Prix ​​révolutionnaire en sciences de la vie. Alphafold 3 nous emmène au-delà des protéines à un large éventail de biomolécules. Ce saut pourrait débloquer plus de sciences transformatrices, du développement de matériaux bioréneaux et de cultures plus résilientes, pour accélérer la conception des médicaments et la recherche génomique.