AIDO.StructureDiffusion和AlphaFold3结合使用的可能性思考

AIDO与AlphaFold3介绍

AIDO.StructureDiffusion 介绍

AIDO.StructureDiffusion

AIDO.StructureDiffusion 是 「GenBio AI」 开发的 AIDO（AI-Driven Digital Organism）系统的一个生成模块，于 2025 年 7 月 19 日发布。 它是一个基于扩散的生成模型，专注于蛋白质结构设计，能够高品质地生成单体、复合物、多域蛋白质和抗体骨架，同时提供精确的结构控制，如残基级 CAT 类条件、精确 CDR 和轻链控制、scFv 生成等。 与传统的结构编辑或循环设计不同，AIDO.StructureDiffusion 支持端到端的抗体生成，受功能、结构和可开发性指导。 该模块是 AIDO 多尺度基础模型系统的一部分，旨在通过 AI 模拟生物复杂性，推动药物设计和蛋白质工程。 它通过 Hugging Face 等平台提供，便于研究者使用和扩展。

• Genbio AI官网：https://genbio.ai
• AIDO.StructureDiffusion官网：https://genbio.ai/aido-structurediffusion-the-aido-module-for-molecular-design
• Github：https://github.com/genbio-ai/AIDO
• Hugging Face模型开源地址：https://huggingface.co/genbio-ai/AIDO.StructurePrediction

AlphaFold3 介绍（回顾与更新）

AlphaFold3 是 Google DeepMind 和 Isomorphic Labs 于 2024 年 5 月发布的 AI 模型，主要用于预测生物分子的结构和相互作用，包括蛋白质、DNA、RNA 和小分子。 它采用扩散架构，实现高精度联合结构预测，并在 AlphaFold Server 上免费提供，但代码未完全开源。 到 2025 年，AlphaFold3 已被广泛应用于药物发现和生物研究，但其重点在于预测而非生成。

• 官方在线使用地址：https://alphafoldserver.com/
• Github模型开源地址：https://github.com/google-deepmind/alphafold3

两者比较

AIDO.StructureDiffusion 可以视为 AlphaFold3 的生成扩展，受其启发，但更侧重于设计和生成新结构，而 AlphaFold3 专注于预测现有结构。

方面	AlphaFold3	AIDO.StructureDiffusion
「开发者」	Google DeepMind & Isomorphic Labs	GenBio AI (AIDO 系统模块)
「发布日期」	2024 年 5 月	2025 年 7 月
「核心功能」	预测分子结构和交互（蛋白质、DNA 等）	生成蛋白质骨架和抗体（单体、复合物 等）
「架构」	基于扩散的预测模型	基于扩散的生成模型
「应用」	药物设计、结构生物学研究	蛋白质设计、抗体生成、分子工程
「开源性」	模型可用，代码部分开源	通过 Hugging Face 提供
「优势」	高精度预测，广泛验证	精确控制生成，端到端设计

结合案例的思考

由于AIDO.StructureDiffusion是一个非常新的模型，目前还没有广泛记录的真实案例研究，具体地将它与AlphaFold3结合使用。然而，根据蛋白质设计中已建立的工作流程，这些流程将类似的生成扩散模型（例如RFdiffusion或其他基于结构的生成器）与AlphaFold3整合，我们可以概述实际的、假设性的例子，这些例子针对AIDO在可控蛋白骨架生成方面的优势，特别是针对抗体和复合物。这些工作流程利用AIDO进行从头设计，并利用AlphaFold3进行验证、交互预测或优化。下面我将描述三个例子，这些例子基于该领域的类似整合。

1.针对靶向治疗的抗体工程

• 「工作流程」：使用AIDO.StructureDiffusion生成新型抗体骨架，对互补决定区（CDRs）、轻链类型（例如kappa或lambda）以及物种特异性特征进行精确控制。然后，应用逆折叠工具（例如AbMPNN）从这些骨架中推导出氨基酸序列。最后，将序列化的抗体和靶抗原输入AlphaFold3，以预测抗体-抗原复合物的3D结构，通过置信度指标如预测局部距离差异测试（pLDDT）和预测模板建模（pTM）分数评估结合亲和力。
• 「结合的优势」：AIDO能够实现创造性的、可定制的设计（例如，更短的CDR环以提高开发性），而AlphaFold3则验证功能交互，可能识别出用于药物开发的高亲和力候选物。
• 「应用例子」：设计用于癌症治疗的双特异性抗体——使用AIDO生成多域单链结构，对其进行序列化，并使用AlphaFold3建模双抗原结合，对pTM分数低的的设计进行迭代。
• 「灵感来源」：类似逆折叠工作流程，使用AlphaFold衍生的分数对抗体设计中的CDR填充进行正则化。

2.用于合成生物学的从头蛋白复合物设计

• 「工作流程」：使用AIDO生成蛋白复合物（例如异二聚体或寡聚体），基于CAT层次结构对特定拓扑和界面进行条件控制。使用工具如ProteinMPNN生成序列，然后将完整复合物序列输入AlphaFold3，以预测组装的3D结构，通过指标如界面pTM（ipTM）评估稳定性和界面质量。
• 「结合的优势」：AIDO在复合物生成中的高设计性和多样性提供了起点，AlphaFold3可以优化或评分这些起点以确保真实性，从而减少实验验证时间。
• 「应用例子」：创建用于生物燃料生产的酶-底物复合物——使用AIDO设计一种新型酶结合物针对植物来源的底物，对其进行序列化，并使用AlphaFold3预测催化界面，对ipTM高的设计进行过滤以进行湿实验室测试。
• 「灵感来源」：像AlphaDesign这样的框架，将基于幻觉的生成与AlphaFold结合用于寡聚体和结合物设计。

3.具有结构一致性的迭代蛋白优化

• 「工作流程」：从AIDO开始生成一组多样化的单体或抗体候选物。对其进行序列化，然后使用AlphaFold3预测折叠并计算置信度分数（例如pLDDT用于局部结构质量）。将低分设计反馈回AIDO进行优化（例如，通过调整条件参数如CDR长度），重复循环直到出现高置信度结构。
• 「结合的优势」：这创建了一个反馈循环，其中AIDO的生成灵活性由AlphaFold3的预测准确性指导，提高序列多样性和结构可行性。
• 「应用例子」：优化用于诊断工具的纳米抗体——使用AIDO生成初始纳米抗体骨架，使用AlphaFold3预测，并优化迭代以实现pLDDT > 90的稳定、高亲和力变体针对病毒蛋白。
• 「灵感来源」：蒸馏技术，将AlphaFold置信度指标整合到生成训练中，以提高逆设计任务中的多样性和恢复。

这些例子突出了这些模型的互补性：AIDO用于结构空间的创新，AlphaFold3用于将设计置于生物物理现实中。在实践中，像ColabFold（AlphaFold的用户友好实现）这样的工具可以简化预测步骤。随着AIDO的采用，预计在工具如Rosetta或PyRosetta中会出现更多集成管道。如果真实整合出现，它们可能加速免疫疗法和酶工程等领域。