DeepMind hôm nay công bố AlphaFold 3.0, phiên bản mới nhất của hệ thống dự đoán cấu trúc protein đã gây bão trong cộng đồng sinh học. AlphaFold 3.0 sử dụng kiến trúc Graph Neural Network (GNN) kết hợp với mô-đun attention đa cấp, cho phép mô hình học được các tương tác phức tạp giữa các amino acid.
Trong các thí nghiệm nội bộ, AlphaFold 3.0 đạt độ chính xác trung bình 99,9% trên bộ dữ liệu CASP15, vượt xa các phương pháp truyền thống và thậm chí cải thiện đáng kể so với AlphaFold 2.0. Đặc biệt, mô hình còn có khả năng dự đoán cấu trúc của các protein chưa được xác định trong cơ sở dữ liệu PDB, mở ra tiềm năng lớn cho việc thiết kế thuốc mới.
DeepMind hợp tác với các viện nghiên cứu y học hàng đầu như MIT và Oxford để áp dụng AlphaFold 3.0 vào quá trình phát triển vaccine và thuốc điều trị ung thư. Dự án “ProteinXplore” dự kiến sẽ công bố danh sách 150 protein tiềm năng cho các nghiên cứu trong 12 tháng tới.
Bên cạnh thành tựu khoa học, DeepMind cũng công bố các biện pháp bảo mật dữ liệu và quy trình kiểm duyệt để tránh việc lạm dụng công nghệ trong việc tạo ra các protein nguy hiểm.