DeepMind hôm nay công bố phiên bản mới nhất của hệ thống dự đoán cấu trúc protein – AlphaFold 3. Khác với các phiên bản trước chỉ dự đoán cấu trúc ở trạng thái tĩnh, AlphaFold 3 được huấn luyện để mô phỏng các tương tác protein trong môi trường tế bào, bao gồm các yếu tố như pH, ion và các phân tử chaperone.
Nhờ việc tích hợp dữ liệu mô phỏng phân tử và các thí nghiệm cryo‑EM, AlphaFold 3 có thể dự đoán cấu trúc protein với độ chính xác trung bình 0.8 Å, giảm đáng kể thời gian tối ưu hoá mô hình. Điều này mở ra khả năng thiết kế thuốc nhanh chóng hơn, đặc biệt trong giai đoạn tiền lâm sàng.
DeepMind đã công bố một bộ dữ liệu mở mới, gồm hơn 10.000 protein trong môi trường tế bào, để cộng đồng nghiên cứu có thể kiểm chứng và mở rộng các ứng dụng. Nhiều công ty dược phẩm lớn như Novartis và Roche đã ký hợp đồng hợp tác thử nghiệm AlphaFold 3 trong các dự án phát triển thuốc ung thư và bệnh thần kinh.
Việc ra mắt AlphaFold 3 được xem là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực sinh học tính toán, hứa hẹn sẽ rút ngắn thời gian từ khám phá mục tiêu tới giai đoạn lâm sàng, đồng thời giảm chi phí nghiên cứu đáng kể.