论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w
谷歌DeepMind联合创始人、CEO Demis Hassabis表示，AlphaFold 3的发布是一个重要的里程碑，在AI理解和建模生物学的道路上，AI又迈出了重要一步！
AlphaFold 3可以生成蛋白质、核酸（DNA/RNA）和更小分子的3D结构，并揭示它们如何组合在一起。
它还可以模拟细胞之间化学变化，以控制细胞的正常运转，预防疾病发生。
7R6R - DNA结合蛋白：AlphaFold 3对一个分子复合体的预测展现了蛋白质（蓝色）与DNA双螺旋（粉色）的结合，其预测结果与通过繁复实验得到的真实分子结构（灰色）高度吻合
与Sora一样，它是一个生成式神经网络模型。
很明显，谷歌DeepMind团队已经用上了这波AI革命最核心的组合架构——Transformer Diffusion！
得益于新一代技术架构，AlphaFold 3成为了「单一AI模型」。
它能以全面的方式计算整个分子复合体，并生成最精准的结构。
8AW3 - RNA修饰蛋白：AlphaFold 3对一个包含蛋白质（蓝色）、一条RNA（紫色）和两个离子（黄色）的分子复合体的预测与真实结构（灰色）非常吻合
同在今天，谷歌DeepMind还推出了免费研究平台「AlphaFold Server」，供全球科学家非商业化研究。
不论每个人的技术专长如何，只需点击几下，就可以利用AlphaFold 3在10分钟内预测分子，并测试假设。
值得一提的是，AlphaFold 3已在自家实验室Isomorphic Labs，实现了高度准确预测配体-受体相互作用，并帮助他们构想药物发现的过程。
如下是，AlphaFold 3预测不存在的Tim-3免疫蛋白结构，结果几乎一致！
