46 min

S8E07 | 还不能预测万物,聊聊AlphaFold3的创新和局‪限‬ What's Next|科技早知道

    • Technology

北京时间 5 月 8 日,谷歌 DeepMind 和谷歌旗下子公司 Isomorphic Labs 联合发布了其生物学预测模型 AlphaFold 的最新版本——AlphaFold 3。这是在 AlphaFold 2 发布三年后,谷歌在 AI 生物学领域的又一次突破。和前代相比,AlphaFold 3 的预测效率有了显著提升,而且在蛋白质本身以外,它还能够预测「几乎所有分子类型」的蛋白质复合物结构,有望大幅提升新药研发的效率。


那么具体来看,AlphaFold 3 有什么样的区别和改进?由技术关照现实,这项技术在工业界,尤其是药物设计领域将会带来怎样的应用前景?又会带来哪些变革?本期节目邀请到来自业内和学界的嘉宾,硅谷投资人张璐和清华大学生命学院博士后徐魁,分别从商业与技术的视角深度探讨 AlphaFold 3,聊聊我们应当如何看待 AI 在生命科学领域的应用,以及这项技术目前的优缺点和未来趋势。


「声动活泼」公众号上也同步整理了本期节目的要点,如果你喜爱本期节目或对节目内容感到好奇,欢迎在微信搜索「声动活泼」查看最新文章。


感谢图拉斯对本期节目的支持~
图拉斯是创立于 2012 年的创新、高品质的 3C 数码品牌,凭借完善的自主研发体系,严苛的品质把控和独特的设计理念,成为行业领导者,多款产品荣获国际设计大奖。如今已经发展成为横跨四大洲、服务 148 个国家和地区的全球化品牌,拥有超过 6000 万用户。

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双口快充——双口共 40WPD 多设备同时快充
集成无级调节伸缩线—— 0.68m 随停随收
内嵌式折叠脚——安心收纳不刮包
专利转轴——高精度压铸锌合金转轴,持久耐用


本期人物
丁教 Diane,「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
张璐,硅谷 Fusion Fund 创始合伙人,达沃斯全球青年领袖,斯坦福客座讲师
徐魁,清华大学生命学院博士后,研究方向为计算生物学、人工智能生物学
雅娴,「科技早知道」监制


主要话题
[03:00] 相比 AlphaFold 2,AlphaFold 3 有何区别与改进?
[05:25] Isomorphic lab:专注商业化的帮手
[09:30] 竞争对手在做什么?同领域中美竞争格局
[14:29] AlphaFold 3 无法大幅缩短药物研发周期
[17:53] AlphaFold 3 模型优化:流水线整合为一体化
[22:24] 医药领域 AI 应用:短期被高估,长期被低估
[29:58] 技术的商业潜力:改变世界也创造财富
[32:28] 从药厂 AI 应用说起,开源是行业发展必然吗?
[39:39] 冲突、幻觉、手性错误?AlphaFold 3 仍有局限性
[42:08] 指数级增长的未来与跨学科合作趋势


所涉部分术语
David Baker:美国华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所主任。他的实验室专注于蛋白质结构预测与蛋白质设计的工具开发。节目中提到的多个与 AlphaFold2/3 竞争的生物分子预测软件均由 David Baker 实验室主导开发,如 RoseTTAFold、RoseTTAFold All-atom 和 RoseTTAFold2NA。
Autodock Vina :它是一个开源的分子对接(docking) 引擎,被广泛用于预测小分子(配体)与蛋白质(受体)之间的结合模式。由美国 The Scripps Research Institute 的 Molecular Graphics Lab 开发。
MSA:多序列比对(Multisequence Alignment,简称 MSA)是一种生物信息学技术,用于将三个或以上的氨基酸序列进行比对,以找出它们之间的相似性和差异性。在结构预测中,MSA 能够辅助寻找相似序列蛋白并且比对他们的结构特征,提高预测精度。
Clash:蛋白质模型中,Clash 通常指的是蛋白质内部或蛋白质之间的原子间距离过近,超出了范德华半径所允许的范围,导致的空间冲突或重叠

北京时间 5 月 8 日,谷歌 DeepMind 和谷歌旗下子公司 Isomorphic Labs 联合发布了其生物学预测模型 AlphaFold 的最新版本——AlphaFold 3。这是在 AlphaFold 2 发布三年后,谷歌在 AI 生物学领域的又一次突破。和前代相比,AlphaFold 3 的预测效率有了显著提升,而且在蛋白质本身以外,它还能够预测「几乎所有分子类型」的蛋白质复合物结构,有望大幅提升新药研发的效率。


那么具体来看,AlphaFold 3 有什么样的区别和改进?由技术关照现实,这项技术在工业界,尤其是药物设计领域将会带来怎样的应用前景?又会带来哪些变革?本期节目邀请到来自业内和学界的嘉宾,硅谷投资人张璐和清华大学生命学院博士后徐魁,分别从商业与技术的视角深度探讨 AlphaFold 3,聊聊我们应当如何看待 AI 在生命科学领域的应用,以及这项技术目前的优缺点和未来趋势。


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本期人物
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雅娴,「科技早知道」监制


主要话题
[03:00] 相比 AlphaFold 2,AlphaFold 3 有何区别与改进?
[05:25] Isomorphic lab:专注商业化的帮手
[09:30] 竞争对手在做什么?同领域中美竞争格局
[14:29] AlphaFold 3 无法大幅缩短药物研发周期
[17:53] AlphaFold 3 模型优化:流水线整合为一体化
[22:24] 医药领域 AI 应用:短期被高估,长期被低估
[29:58] 技术的商业潜力:改变世界也创造财富
[32:28] 从药厂 AI 应用说起,开源是行业发展必然吗?
[39:39] 冲突、幻觉、手性错误?AlphaFold 3 仍有局限性
[42:08] 指数级增长的未来与跨学科合作趋势


所涉部分术语
David Baker:美国华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所主任。他的实验室专注于蛋白质结构预测与蛋白质设计的工具开发。节目中提到的多个与 AlphaFold2/3 竞争的生物分子预测软件均由 David Baker 实验室主导开发,如 RoseTTAFold、RoseTTAFold All-atom 和 RoseTTAFold2NA。
Autodock Vina :它是一个开源的分子对接(docking) 引擎,被广泛用于预测小分子(配体)与蛋白质(受体)之间的结合模式。由美国 The Scripps Research Institute 的 Molecular Graphics Lab 开发。
MSA:多序列比对(Multisequence Alignment,简称 MSA)是一种生物信息学技术,用于将三个或以上的氨基酸序列进行比对,以找出它们之间的相似性和差异性。在结构预测中,MSA 能够辅助寻找相似序列蛋白并且比对他们的结构特征,提高预测精度。
Clash:蛋白质模型中,Clash 通常指的是蛋白质内部或蛋白质之间的原子间距离过近,超出了范德华半径所允许的范围,导致的空间冲突或重叠

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