AI baltymų prognozavimo įrankis AlphaFold3 dabar prieinamas kaip atviras šaltinis

AI baltymų prognozavimo įrankis AlphaFold3 dabar prieinamas kaip atviras šaltinis

AlphaFold3 pagaliau pasiekiamas. Šeši mėnesiai po Google DeepMind prieštaringas kodas vienas Straipsniai apie baltymų struktūros prognozavimo modelį mokslininkai dabar gali parsisiųsti programinės įrangos kodą ir naudoti dirbtinio intelekto įrankį nekomercinėms programoms, lapkričio 11 d. paskelbė Londone įsikūrusi bendrovė.

„Labai džiaugiamės galėdami pamatyti, ką žmonės su juo daro“, – sako Johnas Jumperis, vadovaujantis „DeepMind“ AlphaFold komandai ir praėjusį mėnesį prisijungęs prie generalinio direktoriaus Demiso Hassabio. laimėjo dalį 2024 metų Nobelio chemijos premijos už darbą su AI įrankiu.

Skirtingai nuo savo pirmtakų, AlphaFold3 galintis modeliuoti baltymus kartu su kitomis molekulėmis. Užuot išleidę pagrindinį kodą – kaip yra AlphaFold2 Taip buvo – „DeepMind“ suteikė prieigą per žiniatinklio serverį, kuris apribojo mokslininkų galimų prognozių skaičių ir tipą.

Labai svarbu, kad AlphaFold3 serveris neleido mokslininkams numatyti, kaip baltymai reaguos esant galimiems vaistams. Tačiau dabar „DeepMind“ sprendimas išleisti kodą reiškia, kad akademiniai mokslininkai gali numatyti tokią sąveiką, patys valdydami modelį.

Iš pradžių bendrovė pareiškė, kad „AlphaFold3“ padarymas prieinamu tik per žiniatinklio serverį užtikrino tinkamą pusiausvyrą tarp prieigos tyrimams suteikimo ir komercinių ambicijų apsaugos. „Isomorphic Labs“, „DeepMind“ padalinys Londone, taiko „AlphaFold3“ vaistų atradimui.

Tačiau ištraukė AlphaFold3 leidimą be jo kodo ar modelio svarmenų – Parametrai, gauti apmokant programinę įrangą apie baltymų struktūras ir kitus duomenis – sulaukė kritikos iš mokslininkų, kurie teigė, kad toks žingsnis pakenkė atkuriamumui. „DeepMind“ greitai padarė išvadas ir pasakė, kad atvirojo kodo įrankio versija bus prieinama per šešis mėnesius.

Dabar bet kas gali atsisiųsti AlphaFold3 programinės įrangos kodą ir naudoti jį nekomerciniais tikslais. Tačiau šiuo metu tik akademinių ryšių turintys mokslininkai turi prieigą prie treniruočių svarmenų paprašius.

Prieinamos versijos

„DeepMind“ turi konkurenciją: pastaraisiais mėnesiais tai padarė kelios įmonės Pateikti atvirojo kodo įrankiai baltymų struktūros prognozavimui, pagrįsti AlphaFold3, kurios remiasi specifikacijomis, aprašytomis originaliame dokumente, žinomomis kaip pseudokodas.

Dvi Kinijos įmonės – technologijų milžinas „Baidu“ ir „TikTok“ kūrėjas „ByteDance“ – išleido savo „AlphaFold3“ įkvėptus modelius, taip pat San Franciske, Kalifornijoje, yra startuolis „Chai Discovery“.

Pagrindinis šių modelių trūkumas yra tas, kad nė vienas iš jų, kaip AlphaFold3, nėra licencijuotas komercinėms reikmėms, pavyzdžiui, vaistų atradimui, sako Mohammedas AlQuraishi, Niujorko Kolumbijos universiteto skaičiavimo biologas. Tačiau „Chai Discovery“ modelis „Chai-1“ gali būti naudojamas tokiam darbui per žiniatinklio serverį, – aiškina Jackas Dentas, kompanijos įkūrėjas.

Kita bendrovė „Ligo Biosciences“ iš San Francisko išleido „AlphaFold3“ versiją be apribojimų. Tačiau tai dar neturi visų funkcijų, įskaitant galimybę modeliuoti vaistus ir molekules, išskyrus baltymus.

Kitos komandos dirba su „AlphaFold3“ versijomis, kurios yra prieinamos be tokių apribojimų: „AlQuraishi“ tikisi vėliau šiais metais pasiūlyti visiškai atvirojo kodo modelį pavadinimu „OpenFold3“. Tai leistų farmacijos įmonėms perkvalifikuoti savo modelio versijas naudojant patentuotus duomenis, pvz., su skirtingais vaistais susietų baltymų struktūras, o tai gali pagerinti našumą.

Atvirumas yra svarbus

Praėjusiais metais daugėja naujų biologinio AI modelių iš įmonių, kurių požiūris į atvirumą skiriasi. Viskonsino-Madisono universiteto skaičiavimo biologas Anthony Grid neturi problemų su komercinėmis įmonėmis, kurios įžengia į jo sritį, jei jos laikosi tų pačių taisyklių, kaip ir kiti mokslininkai, dalindamiesi savo darbais žurnaluose ir išankstinio spausdinimo serveriuose.

Jei „DeepMind“ pateikia teiginius apie „AlphaFold3“ moksliniame leidinyje, „tikėčiau, kad jie taip pat pasidalins informacija apie tai, kaip buvo daromos prognozės, ir pateiks AI modelius ir kodą taip, kad galėtume juos išbandyti“, - priduria tinklelis. „Mano grupė nenaudos įrankių, kurių negalime patikrinti“.

Faktas, kad jau pasirodė kelios AlphaFold3 kopijos, rodo, kad modelis buvo atkuriamas net ir be atvirojo kodo, sako Pushmeet Kohli, DeepMind AI mokslo vadovas. Jis priduria, kad ateityje norėtų daugiau diskusijų apie standartų leidybą srityje, kurioje vis dažniau dirba akademiniai ir įmonių mokslininkai.

Atvirojo kodo AlphaFold2 prigimtis paskatino kitų mokslininkų naujovių antplūdį. Pavyzdžiui, neseniai vykusio baltymų modeliavimo konkurso nugalėtojai naudojo AI įrankį sukurti naujus baltymus, galinčius prisijungti prie vėžio taikinio. Mėgstamiausias „Jumper“ „AlphaFold2“ įsilaužimas gaunamas iš komandos, kuri naudojo šį įrankį nustatyti svarbų baltymą, padedantį spermatozoidams prisitvirtinti prie kiaušinėlių.

Jumper nekantrauja pamatyti, kokie netikėtumai iškyla po AlphaFold3 išleidimo – net jei jie ne visada būna sėkmingi. „Žmonės tai naudos keistais būdais“, - prognozuoja jis. „Kartais nepavyks, o kartais pavyks“.