Google DeepMind опублікувала вихідний код та параметри моделей AlphaFold 3 для академічного використання. Це може прискорити наукові відкриття і розробку ліків. Про це пише VentureBeat.
AlphaFold 3 зробила величезний стрибок у порівнянні зі своїми попередниками. У той час як AlphaFold 2 могла передбачати структуру білків, версія 3 вже може моделювати складні взаємодії між білками, ДНК, РНК і малими молекулами.
Це важливо, тому що розуміння цих молекулярних взаємодій лежить в основі створення сучасних ліків та лікування хвороб. Традиційні методи вивчення цих взаємодій часто вимагають місяців лабораторної роботи й мільйонних витрат на дослідження — без жодних гарантій успіху.
Реліз AlphaFold 3 виявив напругу в сучасній науці. У травні 2024 року DeepMind вирішила не публікувати код, а надати доступ через вебінтерфейс, що викликало критику дослідників. Це питання підняло важливу дилему: як збалансувати відкриту науку та комерційні інтереси, коли компанії на кшталт DeepMind Isomorphic Labs працюють над ліками, використовуючи ці технології.
Реліз з відкритим вихідним кодом пропонує середній шлях. Хоча код знаходиться у вільному доступі під ліцензією Creative Commons, доступ до важливих вагових коефіцієнтів моделі вимагає дозволу Google на академічне використання. Такий підхід намагається задовольнити як наукові, так і комерційні потреби.
Звичайно, проблеми залишаються. Система іноді створює неправильні структури в невпорядкованих областях і може передбачати лише статичні структури, а не молекулярний рух. Ці обмеження показують, що хоча інструменти ШІ, такі як AlphaFold 3, розвивають цю галузь, вони найкраще працюють разом з традиційними експериментальними методами.
Випуск AlphaFold 3 є важливим кроком вперед у науці на основі штучного інтелекту. Його вплив вийде за рамки розробки ліків і молекулярної біології. Коли дослідники застосовуватимуть цей інструмент для вирішення різних завдань — від створення ферментів до виведення стійких культур — ми побачимо нові сфери застосування обчислювальної біології.
Справжнє випробування AlphaFold 3 ще попереду — його практичний вплив на наукові відкриття та здоров'я людей. Коли дослідники по всьому світу почнуть використовувати цей інструмент, ми можемо побачити швидший прогрес у розумінні та лікуванні хвороб, ніж будь-коли раніше.
До речі, творці моделі AlphaFold Деміс Хассабіс і Джон Джампер, отримали Нобелівську премію з хімії 2024 року за свою роботу з прогнозування структури білків.