Trong một bước ngoặt lịch sử, Google DeepMind đã ra mắt AlphaFold 4, phiên bản nâng cấp đột phá của công cụ dự đoán cấu trúc protein. Khác với các phiên bản trước chỉ cung cấp hình ảnh tĩnh về cấu trúc ba chiều của protein, AlphaFold 4 có khả năng mô phỏng sự thay đổi hình dạng (conformational dynamics) của protein theo thời gian thực, dựa trên các tương tác nhiệt động lực học.
Công nghệ này sử dụng một mạng thần kinh tái diễn (recurrent neural network) kết hợp với mô phỏng molecular dynamics chạy trên các máy tính lượng tử hybrid, cho phép dự đoán chính xác cách protein gập lại và tương tác với các phân tử khác. Trong thử nghiệm lâm sàng nội bộ, AlphaFold 4 đã giúp xác định cơ chế tác dụng của một loại thuốc ung thư mới với độ chính xác 98%, rút ngắn thời gian nghiên cứu từ 3 năm xuống còn 6 tháng.
Giáo sư Jennifer Doudna, người đoạt giải Nobel Hóa học, nhận định rằng AlphaFold 4 sẽ thay đổi cách chúng ta tiếp cận sinh học cấu trúc, biến nó từ một ngành khoa học tĩnh sang một ngành khoa học động. Công cụ này hiện đã được mở cho các phòng thí nghiệm đại học và viện nghiên cứu y tế trên toàn thế giới thông qua nền tảng AI for Science của Google.
Một ứng dụng đáng chú ý khác là trong lĩnh vực nông nghiệp, nơi AlphaFold 4 đang được sử dụng để thiết kế các enzyme phân hủy nhanh hơn cho việc xử lý rác thải hữu cơ, góp phần giải quyết vấn đề biến đổi khí hậu. Google cho biết họ sẽ tổ chức một hội thảo quốc tế vào tháng 11 để chia sẻ các kết quả ban đầu từ cộng đồng khoa học sử dụng công cụ này.