合成生物这么多年前就存在了，为什么今年重点提？就是因为AI技术赋予了合成生物的奇点时刻

凌晨新闻：

这次重磅升级，不再仅限于蛋白质结构预测——可以以前所未有的精度预测所有生命分子的结构和相互作用。

在2018年，DeepMind推出了第一代AlphaFold模型，在国际蛋白质结构预测竞赛中获得了第一名。2020年，AlphaFold 2继续显示出惊人的预测准确度，被认为是蛋白质结构预测领域的里程碑式突破。

如今，AlphaFold 3则更进一步，预测了几乎所有生物分子的结构，并模拟了这些分子之间的相互作用。虽然研究人员早已开发出专门的计算方法来模拟特定类型的生物分子之间的相互作用，但AlphaFold 3是首次有一个单一的系统能够以最先进的性能预测几乎所有分子类型之间的相互作用。

若利用普通实验方法来了解分子间的相互作用可能需要数年的研究时间，而且成本高得令人望而却步。但如果这些相互作用能够以足够的精度通过计算来获得，那么生物学研究就可以大大加快。

例如，如果研究人员认为，一个能够结合到特定蛋白质位点的分子可能是一个有前景的药物候选物，他们可以使用像AlphaFold 3这样的AI系统来测试潜在的药物分子。

诺贝尔奖获得者、遗传学家保罗·纳斯评论称，AlphaFold正在不断改进，并且对于生物学研究越来越重要了。AlphaFold 3能够以更高的准确性预测不同大分子之间复合物的结构，以及大分子、小分子和离子之间的相互作用。

南安普顿大学的Ivo Tews博士称AlphaFold 3是一个飞跃，并表示他的实验室将用它来开发用于治疗癌症的药物。他补充说：“这将节省大量的时间，并通过生成模型来加速研究，然后我们可以用新的实验来探索。”

总结下来：

AlphaFold，开创了蛋白质结构预测的新时代

AlphaFold 2，大幅提高了预测精度

AlphaFold-Multimer，将预测范围扩展到具有多个蛋白质链的复合物

AlphaFold 2.3，它提高了性能并将覆盖范围扩大到更大的复合物

这次革命性的AlphaFold 3，继续将预测范围扩展到蛋白质、DNA、RNA以及一系列配体、离子和化学修饰等更多生物分子结构。

然而，昨天的一条新闻宣告中国的生物合成要倚重中国人自己的AI技术。