北京时间 5 月 8 日，谷歌 DeepMind 和谷歌旗下子公司 Isomorphic Labs 联合发布了其生物学预测模型 AlphaFold 的最新版本——AlphaFold 3。这是在 AlphaFold 2 发布三年后，谷歌在 AI 生物学领域的又一次突破。和前代相比，AlphaFold 3 的预测效率有了显著提升，而且在蛋白质本身以外，它还能够预测「几乎所有分子类型」的蛋白质复合物结构，有望大幅提升新药研发的效率。

那么具体来看，AlphaFold 3 有什么样的区别和改进？由技术关照现实，这项技术在工业界，尤其是药物设计领域将会带来怎样的应用前景？又会带来哪些变革？本期节目邀请到来自业内和学界的嘉宾，硅谷投资人张璐和清华大学生命学院博士后徐魁，分别从商业与技术的视角深度探讨 AlphaFold 3，聊聊我们应当如何看待 AI 在生命科学领域的应用，以及这项技术目前的优缺点和未来趋势。

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本期人物
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
张璐，硅谷 Fusion Fund 创始合伙人，达沃斯全球青年领袖，斯坦福客座讲师
徐魁，清华大学生命学院博士后，研究方向为计算生物学、人工智能生物学
雅娴，「科技早知道」监制

主要话题
[03:00] 相比 AlphaFold 2，AlphaFold 3 有何区别与改进？
[05:25] Isomorphic lab：专注商业化的帮手
[09:30] 竞争对手在做什么？同领域中美竞争格局
[14:29] AlphaFold 3 无法大幅缩短药物研发周期
[17:53] AlphaFold 3 模型优化：流水线整合为一体化
[22:24] 医药领域 AI 应用：短期被高估，长期被低估
[29:58] 技术的商业潜力：改变世界也创造财富
[32:28] 从药厂 AI 应用说起，开源是行业发展必然吗？
[39:39] 冲突、幻觉、手性错误？AlphaFold 3 仍有局限性
[42:08] 指数级增长的未来与跨学科合作趋势

所涉部分术语
David Baker：美国华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所主任。他的实验室专注于蛋白质结构预测与蛋白质设计的工具开发。节目中提到的多个与 AlphaFold2/3 竞争的生物分子预测软件均由 David Baker 实验室主导开发，如 RoseTTAFold、RoseTTAFold All-atom 和 RoseTTAFold2NA。
Autodock Vina ：它是一个开源的分子对接（docking) 引擎，被广泛用于预测小分子（配体）与蛋白质（受体）之间的结合模式。由美国 The Scripps Research Institute 的 Molecular Graphics Lab 开发。
MSA：多序列比对（Multisequence Alignment，简称 MSA）是一种生物信息学技术，用于将三个或以上的氨基酸序列进行比对，以找出它们之间的相似性和差异性。在结构预测中，MSA 能够辅助寻找相似序列蛋白并且比对他们的结构特征，提高预测精度。
Clash：蛋白质模型中，Clash 通常指的是蛋白质内部或蛋白质之间的原子间距离过近，超出了范德华半径所允许的范围，导致的空间冲突或重叠现象。结构预测软件需要尽量减少 Clash 的发生。
AIDD：即人工智能辅助药物发现 （Artificial Intelligence for Drug Discovery）。
ESG：在生物制造领域，ESG 代表环境（Environmental）、社会（Social）和公司治理（Governance）三个方面，是衡量企业在可持续发展方面表现的重要指标, 代表了企业在环境责任、社会责任和公司治理方面的表现。

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幕后制作
监制：丁教、雅娴、Xinlu
后期：Jack、迪卡
商业内容策划：Nene
运营：George
设计：饭团

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