デジタル生物学の時代
Google DeepMindとIsomorphic Labsによって開発されたAlphaFold 3は、構造生物学における記念碑的な飛躍を表しています。AlphaFold 2がタンパク質構造予測に革命をもたらしたのに対し、AlphaFold 3はこの機能をDNA、RNA、リガンド、イオンなど、生命のほぼすべての分子に拡張しています。分子相互作用のこの包括的なモデリングは、創薬と細胞機能の理解を変革しようとしています。
50%
相互作用の改善
200M+
予測された構造
2x
特定カテゴリでの精度向上
2024
ノーベル賞受賞
予測精度の成長
AlphaFoldの機能の進化を追跡し、バージョン3のリリースに伴う複雑な予測精度の劇的な向上を示しています。
分子カバレッジ
AlphaFold 3はタンパク質を超えて対象を拡大し、DNA、RNA、リガンド、重要なイオンの予測をマスターし、包括的な生体分子解析を可能にします。
予測パイプライン
AlphaFold 3は高度なdiffusion networkを活用し、以前の逐次モデルから、多様な分子の組み合わせを同時に処理できる高度に並列化されたアーキテクチャへと移行しています。
Input Sequences分子データ
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Biomolecular Parsing統合表現
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Structural PredictionDiffusion Network
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3D Interaction Mapping原子座標
構造予測の改善
AlphaFold 3は、従来の物理ベースのドッキング手法を大幅に上回り、特に創薬に不可欠なタンパク質-リガンド相互作用のような重要な領域で精度を倍増させています。