AI протеинов прогнозен инструмент Alphafold3 вече се предлага като отворен код
AI протеинов прогнозен инструмент Alphafold3 вече се предлага като отворен код
Alphafold3 най -накрая е наличен. Шест месеца след Google DeepMind и армативният инструмент за използване на разузнавателните разузнавателни инструменти за инструмента за разузнаване на разузнавателните разузнавателни средства.
"Ние сме много развълнувани да видим какво правят хората с него", казва Джон Джъмпер, който води екипа на Alphafold в DeepMind и миналия месец заедно с изпълнителния директор DeMis Hassabis Част от Нобеловата награда за химия 2024 г. спечели За тяхната работа върху инструмента KI.
In contrast to his predecessors, Alphafold3 able to model proteins in combination С други молекули . Връзка "> Alphafold2 беше лихният ден, предоставен достъп чрез уеб сървър, който ограничи броя и типа на прогнозирането на учените.
От решаващо значение е сървърът Alphafold3 да не позволи на учените да прогнозират как протеините реагират в присъствието на потенциални лекарства. Но сега решението на DeepMind означава да пусне кода, който академичните учени могат да предскажат такива взаимодействия, като управляват самия модел.Първоначално компанията заяви, че предоставянето на Alphafold3 е само правилното баланс между достъп за изследване и защита на търговските амбиции чрез уеб сървър. Isomorphic Labs, завъртане от DeepMind в Лондон, използва Alphafold3 в изследванията на лекарствата.
Въпреки това преместиха публикацията на Alphafold3 без код или модел на тежести на Alphafold3, без да се свършват с линк на тялото Параметорите на Alphafold3 без линк на тялото PAMOLTERS ON ALPHOLD3 без код на тежести на Alphafold3 без тежести на Alphafold3 без тежести на Thats от Alphafols Обучение на софтуера за протеинови структури и други данни - критика на учени, които казаха, че тази стъпка подкопава възпроизводимостта. DeepMind бързо изтегли последствията и каза, че версия с отворен код на инструмента е предоставена в рамките на шест месеца.
Всеки вече може да изтегли софтуерния код на Alphafold3 и да не го използва в търговската мрежа. В момента обаче само учени с академична принадлежност имат достъп до тежестта на обучението при поискване.
версии
DeepMind има конкуренция: През последните няколко месеца няколко компании имат , които са известни при видовете, описани в оригиналния псевдокод на хартията.
Две китайски компании-Технологичният гигант Baidu и разработчикът на Tikok Bytedance-Have публикуваха свои собствени модели, вдъхновени от Alphafold3, както и стартиране в Сан Франциско, Калифорния, наречени Chai Discovery.
Основен недостатък на тези модели е, че никой от тях, като Alphafold3, не е лицензиран за търговски приложения като изследване на наркотици, казва Мохамед Алкураиши, компютърен биолог от Колумбийския университет в Ню Йорк. Моделът на Chai Discovery, Chai-1, може да се използва за подобна работа чрез уеб сървър, обяснява Джак Дент, съосновател на компанията.
Друга компания, Ligo Biosciences от Сан Франциско, публикува ограничение -свободна версия на Alphafold3. Това обаче все още няма пълния спектър от функции, включително способността за моделиране на лекарства и молекули от различен вид протеини.
Други екипи работят върху версии на Alphafold3, които са достъпни без такива ограничения: Alquraishi се надява да може да предложи напълно отворен код модел, наречен OpenFold3 тази година. Това би позволило на фармацевтичните компании да пренасочват собствените си версии на модела, използвайки собствени данни, като структурите на протеини, които са обвързани с различни лекарства, които потенциално биха могли да увеличат работата.
openness counts
Миналата година имаше прилив на нови биологични AI модели от компании с различни подходи към откритост. Антъни Гитър, компютърен биолог от Университета на Уисконсин-Медисън, няма проблем с търговските компании, които влизат в нейното поле-стига да спазват същите правила като другите учени, когато споделят работата си в специализирани списания и сървъри за реквизит.
Ако DeepMind повдига претенции за Alphafold3 в научна публикация, „Очаквам да споделите информация за това как са направени прогнозите и AI моделите и кода, за да можем да ги проверим“, добавя Gitter. "Моята група няма да използва инструменти, които не можем да проверим."
Фактът, че няколко реплики на Alphafold3 вече са създадени, показва, че моделът е възпроизводим, дори и без код с отворен код, казва Pushmeet Kohli, ръководител на AI за наука в DeepMind. Той добавя, че в бъдеще той желае повече дискусии относно стандартите за публикуване в област, която все повече се населява от академични и предприемачески изследователи.
Природата с отворен код на Alphafold2 доведе до тласък на иновациите от други учени. For example, the winners of a recent competition for protein modeling used the AI tool to use За проектиране на нови протеини, които могат да се свържат с дестинация за рак . Любимият хак на Jumper от Alphafold2 идва от екип, който използва инструмента до за идентифициране на важен протеин, който помага на сперматозоидите да резервират на яйца .
джъмперът трудно може да изчака кои изненади се появяват след публикуването на Alphajt3 - дори и да не винаги са успешни. "Хората ще го използват по странен начин", прогнозира той. "Понякога ще се провали и понякога ще бъде успешен."