Google DeepMind vừa thông báo hoàn tất đào tạo AlphaFold 4, phiên bản kế nhiệm huyền thoại AlphaFold 3. Nếu như các phiên bản trước đây xuất sắc trong việc dự đoán cấu trúc protein hòa tan, thì AlphaFold 4 giải quyết bài toán hóc búa nhất: protein màng (membrane proteins), vốn chiếm khoảng 30% proteome của con người nhưng cực kỳ khó nghiên cứu do thiếu môi trường lipid ổn định.
Bằng cách tích hợp mô phỏng động lực học phân tử (MD simulations) trực tiếp vào vòng lặp dự đoán, AlphaFold 4 có thể tái tạo trạng thái gập cuộn của protein màng trong môi trường tế bào thật với độ chính xác RMSD dưới 1 Angstrom. Thành tựu này mở đường cho việc thiết kế thuốc targeted therapy chính xác hơn, đặc biệt là các loại thuốc ức chế thụ thể GPCR liên quan đến tim mạch và thần kinh.
Cơ sở dữ liệu Protein Data Bank (PDB) sẽ được cập nhật hàng loạt cấu trúc dự đoán bởi AlphaFold 4 trong tuần tới, cung cấp miễn phí cho cộng đồng khoa học toàn cầu. Nhiều hãng dược phẩm lớn như Pfizer và Novartis đã ký thỏa thuận hợp tác sớm để khai thác kho dữ liệu này cho chương trình sàng lọc thuốc ảo (virtual screening).
Đây được coi là cột mốc quan trọng nhất trong thập kỷ qua của ngành bioinformatics, rút ngắn chu kỳ phát triển thuốc từ 10 năm xuống còn 3-5 năm cho một số loại bệnh hiếm.