Google DeepMind vừa hé lộ AlphaFold 3.0, một bước tiến lớn trong sinh học tính toán. Nếu các phiên bản trước chủ yếu tập trung vào việc dự đoán cấu trúc 3D tĩnh của protein, AlphaFold 3.0 hướng đến việc mô phỏng động học (dynamics) của các phân tử sinh học trong môi trường nước.
Nhờ vào sự tích hợp giữa mô hình ngôn ngữ lớn sinh sinh học và các thuật toán vật lý lượng tử được tối ưu hóa, AlphaFold 3.0 có thể dự đoán cách một protein thay đổi hình dạng khi liên kết với các phân tử thuốc khác nhau. Điều này cực kỳ quan trọng vì hoạt tính sinh học của một loại thuốc phụ thuộc nhiều vào sự tương tác động hơn là cấu trúc tĩnh.
Trong thử nghiệm nội bộ, hệ thống này đã giúp các nhà khoa học tại Viện Y tế Quốc gia Hoa Kỳ (NIH) xác định được 5 điểm liên kết mới trên enzyme gây ra bệnh Alzheimer, những điểm mà các phương pháp truyền thống đã bỏ lỡ trong suốt 20 năm qua.
DeepMind nhấn mạnh rằng dữ liệu từ AlphaFold 3.0 sẽ vẫn được chia sẻ miễn phí cho các tổ chức nghiên cứu không vì lợi nhuận, tiếp tục sứ mệnh dân chủ hóa công cụ nghiên cứu sinh học cho cộng đồng khoa học toàn cầu.