AI olbaltumvielu prognozes rīks Alphafold3 tagad ir pieejams kā atvērts avots

AlphaFold3 von DeepMind ist jetzt Open Source. Forscher können das AI-Tool zur Proteinstrukturvorhersage für nicht-kommerzielle Zwecke nutzen.
Alphafold3 no DeepMind tagad ir atvērtā pirmkoda. Pētnieki var izmantot AI rīku olbaltumvielu struktūras prognozei nekomerciāliem mērķiem. (Symbolbild/natur.wiki)

AI olbaltumvielu prognozes rīks Alphafold3 tagad ir pieejams kā atvērts avots

Alphafold3 beidzot ir pieejams. Sešus mēnešus pēc Google DeepMind

"Mēs esam ļoti priecīgi redzēt, ko cilvēki ar to dara," saka Džons Jumpers, kurš vada Alphafold komandu Deepmind un pagājušajā mēnesī kopā ar izpilddirektoru Demis Hassabis Ķīmijas Nobela prēmijas 2024 daļa.

Pretstatā viņa priekšgājējiem, alphafold3 Alphafold2 bija Case-DeepMind, nodrošinot piekļuvi, izmantojot tīmekļa serveri, kas ierobežoja zinātnieku prognozēšanas veidu un veidu. Ir svarīgi, lai Alphafold3 serveris neļautu zinātniekiem paredzēt, kā olbaltumvielas reaģē potenciālo zāļu klātbūtnē. Bet tagad Deepmind lēmums nozīmē atbrīvot kodu, kuru akadēmiskie zinātnieki var paredzēt šādu mijiedarbību, darbinot pašu modeli.

Sākotnēji uzņēmums paziņoja, ka Alphafold3 nodrošināšana ir tikai pareizais līdzsvars starp piekļuvi pētniecībai un komerciālo ambīciju aizsardzību, izmantojot tīmekļa serveri. Izomorfas laboratorijas, kas ir DeepMind spin-off Londonā, narkotiku izpētē izmanto Alphafold3.

Tomēr Pārvieto alfold3. Programmatūra par olbaltumvielu struktūrām un citiem datiem - zinātnieku kritika, kuri sacīja, ka šis solis mazina reproducējamību. DeepMind ātri izvilka sekas un sacīja, ka rīka atvērtā koda versija ir pieejama sešu mēnešu laikā.

Ikviens tagad var lejupielādēt Alphafold3 programmatūras kodu un nelietot to komerciāli. Tomēr šobrīd tikai zinātniekiem ar akadēmisko piederību ir pieeja apmācības svaram pēc pieprasījuma.

versijas

DeepMind ir konkurence: Pēdējo dažu mēnešu laikā vairākiem uzņēmumiem ir atvērtā koda rīki olbaltumvielu struktūru prognozēšanai, pamatojoties uz Alphafold3 , kuras ir zināmas sugās, kas aprakstītas sākotnējā papīra pseidokodā, atbalsts.

Divi ķīniešu uzņēmumi-tehnoloģiju gigants Baidu un tikok izstrādātājs Bytedance-Have publicēja savus modeļus, kurus iedvesmojusi Alphafold3, kā arī jaunuzņēmumu Sanfrancisko, Kalifornijā, ar nosaukumu Chai Discovery.

Šo modeļu būtisks trūkums ir tas, ka neviens no tiem, piemēram, Alphafold3, nav licencēta tādiem komerciāliem lietojumiem kā narkotiku izpēte, saka Mohammeds Alquraishi, Ņujorkas pilsētas Kolumbijas universitātes datoru biologs. Chai Discovery, Chai-1 modeli, var izmantot šādam darbam, izmantojot tīmekļa serveri, skaidro Džeks Dents, uzņēmuma līdzdibinātājs.

Cits uzņēmums, Ligo Biosciences no Sanfrancisko, ir publicējis Alphafold3 versiju bez ierobežojumiem. Tomēr tam vēl nav pilna funkciju spektra, ieskaitot spēju modelēt medikamentus un cita veida olbaltumvielu molekulas.

Citas komandas strādā pie Alphafold3 versijām, kuras ir pieejamas bez šādiem ierobežojumiem: Alquraishi cer, ka šogad varēs piedāvāt pilnīgi atvērtā koda modeli ar nosaukumu OpenFold3. Tas ļautu farmaceitiskiem uzņēmumiem pārvērtēt savas modeļa versijas, izmantojot patentētus datus, piemēram, olbaltumvielu struktūras, kas ir saistītas ar dažādiem medikamentiem, kas varētu potenciāli palielināt veiktspēju.

atvērtības skaits

Pagājušajā gadā uzņēmumi ar atšķirīgu atvērtības pieeju steidza jaunus bioloģiskos AI modeļus. Viskonsinas-Madisonas universitātes datoru biologs Entonijs Gitters nav problēmu ar komerciālo uzņēmumu ienākšanu laukā, kamēr viņi ievēro tos pašus noteikumus kā citi zinātnieki, kad viņi dalās ar savu darbu speciālistu žurnālos un rekvizītu serveros.

Ja DeepMind izvirza prasības par Alphafold3 zinātniskā publikācijā, "es ceru, ka jūs dalīsities ar informāciju par to, kā ir izteiktas prognozes, un AI modeļus un kodu, lai mēs tos varētu pārbaudīt," piebilst Gitter. "Mana grupa neizmantos rīkus, kurus mēs nevaram pārbaudīt."

Fakts, ka vairākas Alphafold3 replikācijas jau ir izveidotas, liecina, ka modelis bija reproducējams pat bez atvērtā koda koda, saka Pushmeet Kohli, Deepmind zinātnes AI vadītājs. Viņš piebilst, ka nākotnē viņš vēlas vairāk diskusiju par publikācijas standartiem apgabalā, kuru arvien vairāk apdzīvo akadēmiskie un uzņēmējdarbības pētnieki.

Alphafold2 atvērtā pirmkoda daba izraisīja citu zinātnieku inovācijas palielinājumu. Piemēram, nesenās sacensības par olbaltumvielu modelēšanu izmantoja AI rīku, lai izmantotu Lai izstrādātu jaunus proteīnus, kas var saistīties ar vēža galamērķi . Jumper iecienītākais hack no Alphafold2 nāk no komandas, kas izmantoja rīku uz , lai identificētu svarīgu olbaltumvielu, kas palīdz spermu rezervēt par olām .

Jumper diez vai var gaidīt, kas pārsteigumi parādās pēc Alphajt3 publicēšanas - pat ja tie ne vienmēr ir veiksmīgi. "Cilvēki to izmantos dīvainā veidā," viņš prognozē. "Dažreiz tas neizdosies, un dažreiz tas būs veiksmīgs."