AlphaFold 3, phiên bản mới nhất của hệ thống trí tuệ nhân tạo đột phá về dự đoán cấu trúc protein do Google DeepMind phát triển, đại diện cho một bước tiến lớn trong việc hiểu và thao tác với các thành phần cơ bản của sự sống. Mô hình mới này không chỉ vượt trội hơn so với phiên bản trước đó trong việc dự đoán cấu trúc 3D của protein, mà còn mở rộng khả năng của nó để mô hình hóa chính xác các tương tác giữa protein và các phân tử nhỏ, được gọi là ligand.

Khả năng dự đoán chính xác cấu trúc 3D của ligand là một bước đột phá, vì nó mở ra những hướng mới cho việc phát hiện thuốc, phát triển vật liệu sinh học tái tạo và tiến bộ trong nghiên cứu genomics. Hiệu suất của AlphaFold 3 trong lĩnh vực này vượt xa cả các hệ thống dựa trên vật lý chuyên biệt, những hệ thống đã trở thành tiêu chuẩn trong ngành, chứng minh sức mạnh của học máy trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp.

Hơn nữa, tính đa năng của mô hình còn vượt ra ngoài protein và ligand, khi nó giờ đây cũng có thể dự đoán cấu trúc của ion, DNA và RNA. Khả năng đa mặt này là minh chứng cho cách tiếp cận tổng quát của nhóm AlphaFold, cho phép mô hình vượt trội hơn các hệ thống chuyên biệt trong chính lĩnh vực của chúng.

Các tiến bộ kỹ thuật đằng sau AlphaFold 3 cũng rất ấn tượng, với sự ra đời của mô-đun Pairformer và phương pháp dựa trên sự lan tỏa để tạo ra các cấu trúc phân tử 3D. Những đổi mới này, kết hợp với việc tiếp tục hoàn thiện kiến trúc của mô hình, đã dẫn đến một sự gia tăng đáng kể về độ chính xác, đặc biệt là đối với kháng thể protein, nơi hiệu suất của mô hình đã tăng hơn gấp đôi.