谷歌Deepmind推出了其“AlphaFold”人工智能模型的第三个主要版本，旨在帮助科学家更有效地设计药物和针对疾病。

2020年，该公司在分子生物学领域取得了重大进展，利用人工智能成功预测了微观蛋白质的行为。

随着AlphaFold的最新版本，DeepMind 和姊妹公司 Isomorphic Labs(均由联合创始人 Demis Hassabis 监督)的研究人员绘制了所有生命分子(包括人类 DNA)的行为图。

蛋白质(从对人体新陈代谢至关重要的酶到对抗传染病的抗体)与其他分子的相互作用是药物发现和开发的关键。

DeepMind 表示，周三发表在《自然》杂志上的这项研究成果将减少开发可能改变生活的治疗方法所需的时间和金钱。

哈萨比斯在周二的新闻发布会上表示：“凭借这些新功能，我们可以设计一种能够与蛋白质特定位置结合的分子，并且可以预测其结合强度。”

“如果你想设计能够治疗疾病的药物和化合物，这是一个关键的一步。”

该公司还宣布发布“AlphaFold 服务器”，这是一个免费的在线工具，科学家可以使用它来在进行真实世界测试之前测试他们的假设。

自 2021 年以来，AlphaFold 的预测已作为包含超过 2 亿种蛋白质结构的数据库的一部分免费供非商业研究人员使用，并且在其他人的研究成果中被引用了数千次。

DeepMind 表示，新服务器所需的计算知识更少，研究人员只需单击几下按钮即可运行测试。

DeepMind 高级研究员约翰·江珀 (John Jumper) 表示：“AlphaFold 服务器让生物学家(他们是生物学专家，而非计算机科学专家)能够更轻松地测试更大、更复杂的案例，这一点非常重要。”