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

S8E07 | 还不能预测万物,聊聊AlphaFold3的创新和局限

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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
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 RoseTTAFoldRoseTTAFold All-atomRoseTTAFold2NA
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现象。结构预测软件需要尽量减少 Clash 的发生。
AIDD:即人工智能辅助药物发现 (Artificial Intelligence for Drug Discovery)。
ESG:在生物制造领域,ESG 代表环境(Environmental)、社会(Social)和公司治理(Governance)三个方面,是衡量企业在可持续发展方面表现的重要指标, 代表了企业在环境责任、社会责任和公司治理方面的表现。

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幕后制作
监制:丁教、雅娴、Xinlu
后期:Jack、迪卡
商业内容策划:Nene
运营:George
设计:饭团

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Special Guests: 张璐, 徐魁, and 雅娴.

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「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。
Ming_Stacey
Ming_Stacey
2024.5.31
33:25 biotech/healthcare的数据有自己特点。尤其是privacy,级别很高。需要好的模型,也需要训练模型的数据
阿白_dbDI:af3 全是开源数据🤦‍♂️
00:18 图拉斯!!yoga我也买了
Piupi
Piupi
2024.5.31
Alphafold3还是很震撼的,增加的蛋白修饰跟其他化合物/核酸的相互作用预测让蛋白更接近了生理状态。但是目前的模型还是把同一序列的蛋白当成了单一结构的输出,要让蛋白发挥生理功能改变构象是必不可少的。也就是目前预测的蛋白结构是个死的。等之后版本的Alphafoldx能把蛋白结构跟蛋白发挥功能的过程结合起来,估计算迈进用AI破解生命的时代了。
丁教Diane
:
赞,专业,考虑下次来当嘉宾?
Piupi:谢谢丁教老师的抬爱,我只是生物圈的一名小白啦,水平距离科早嘉宾还差了一个gpt-4呢🤣
阿白_dbDI
阿白_dbDI
2024.6.02
af3 真实效果,尤其在小分子早研有用与否还是未知数,但对学界而言属于是重大利好无误了
Jolin_乔琳
Jolin_乔琳
2024.5.31
图拉斯小冰块种草了!看了一下颜值也很高哎!!
丁教Diane
:
激情下单
Q3
Q3
2024.6.01
有点难以相信af3在cpu上的表现会比gpu更好。能详细说说吗?af2看别人介绍40g的a100就够了,那这样的话目前能满足的gpu很多,顶级的cpu加主板的价格未必能便宜不少,如果谈能耗比的话是有可能但是速度还是需要保证的啊
Jolin_乔琳
Jolin_乔琳
2024.5.31
这期内容好硬核!!!
羡羡_5mNI
羡羡_5mNI
2024.8.03
23:27 刚好在想这个模型的精确性要怎么保证,感觉就像黑盒子,有AI加入所以其实并不知道是怎么得出这个结果,过程我们未知,验证就会变得更难,而在医药领域我理解应该需要更精确对错误的容忍度更低
Piupi
Piupi
2024.5.31
Alphafold3还是很震撼的,增加的蛋白修饰跟其他化合物/核酸的相互作用预测让蛋白更接近了生理状态。但是目前的模型还是把同一序列的蛋白当成了单一结构的输出,要让蛋白发挥生理功能改变构象是必不可少的。也就是目前预测的蛋白结构是个死的。等之后版本的Alphafoldx能把蛋白结构跟蛋白发挥功能的过程结合起来,估计算迈进用AI破解生命的时代了。
来了来了!一直没弄懂蛋白质折叠的相关研究,这期好好科普了🤣
羡羡_5mNI
羡羡_5mNI
2024.8.03
给小白(我自己)简单了解
AlphaFold3 是用来预测蛋白质的三维结构的工具。蛋白质是我们身体里的重要分子,它们的形状决定了它们的功能。了解蛋白质的形状可以帮助科学家更好地研究疾病,开发新药物。

用更简单的话说,AlphaFold3 就像是一个非常聪明的“计算机显微镜”,可以看清蛋白质的形状,而不需要做复杂的实验。这使得研究人员可以更快、更准确地了解蛋白质是如何工作的。(信息来源GPT)
岛主林
岛主林
2024.7.09
太不新手友好了这期,学生物的都听不进去🤣
喵咖2017
喵咖2017
2024.6.08
技术进步太快了。当年一个subdomin 20秒钟的结构变化模拟,奔腾四电脑跑了25天。
丁教Diane
丁教Diane
2024.5.31
🧬🔮
啊啊啊啊啊陈楸帆梦幻联动!!!!
丁教Diane
:
哈哈哈,还没呢
_无毛杨桃儿:超期待 我非常喜欢的科幻作家
狲狲
狲狲
2024.5.31
最近还在用DMFold,听完赶紧试试3代🤣
Ming_Stacey
Ming_Stacey
2024.5.31
39:46 twitter还有其他平台,有很多学术圈的人分享他们测评的具体案例。很不错。有很多借鉴意义(alpha fold3 的网络平台对学术圈开源,但是不对业界开放