DeepMind открывает исходный код AlphaFold 3 для медицины

В прошлом месяце Демис Хассабис и Джон Джампер из Google DeepMind были совместно награждены Нобелевской премией по химии 2024 года за разработку AlphaFold 3. Эта модель ИИ точно предсказывает структуру белков, что может привести к революции в молекулярной биологии и медицине. Компания не выпустила AlphaFold 3 публично после своего анонса в начале этого года, но Google, к счастью, изменила свое мнение — AlphaFold 3 теперь доступен на GitHub для использования в исследованиях.

Публикация работы DeepMind с AlphaFold 3 в середине 2024 года вызвала интерес в научном сообществе, но многие были разочарованы тем, что Google сделала инструмент доступным только через ограниченный веб-интерфейс, который был малопригоден для продвинутых исследований. Сейчас Google не раздает все, но AlphaFold 3 открывается в наиболее важных направлениях.

Теперь вы можете перейти на страницу Google DeepMind GitHub, чтобы загрузить полный исходный код AlphaFold 3. Однако лицензирование Google для этого инструмента немного странное. Хотя исходный код лицензирован по лицензии Creative Commons, веса моделей — нет. Здесь необходимо разрешение Google на использование весов моделей, и оно будет предоставлено только в исследовательских целях. Коммерческим организациям, разрабатывающим лекарства и другие продукты, придется искать возможности в другом месте, поскольку веса имеют решающее значение для качества выходных данных.

Почти каждый биологический механизм в какой-то момент полагается на белки — они являются основой жизни, какой мы ее знаем, поэтому понимание того, как они работают, является ключом к улучшению и продлению жизни.

Проблема в том, что даже когда мы знаем точную последовательность аминокислот в белке, это не сразу раскрывает структуру белка. То, как сворачивается белок, зависит от моделей зарядов, сшивки, гидрофильности и физической формы. Многие функциональные белки подобны ключу, ищущему замок, и модели AlphaFold от Google DeepMind могут найти эту структуру без утомительных месяцев лабораторной работы.

Google публично выпустила AlphaFold 2 в 2020 году, предложив значительный скачок в молекулярном анализе для выявления структур белков. AlphaFold 3 выводит его на новый уровень с моделью на основе диффузии, которая предсказывает вероятные координаты атомов внутри молекулы. Он может не только предсказывать структуры белков с высокой степенью точности, но и моделировать сложные взаимодействия белка с молекулами, такими как ДНК, РНК и другие белки.

AlphaFold 3 окажет значительное влияние на разработку лекарств, но коммерческие ограничения Google могут замедлить ее. Нетрудно догадаться, почему Google придерживается такого промежуточного подхода. У DeepMind есть дочерняя компания Isomorphic Labs, которая также относится к Alphabet. Миссия этой фирмы — использовать такие инструменты, как AlphaFold, для открытия новых лекарств. Наличие неограниченного доступа к AlphaFold 3 может дать ей преимущество перед другими компаниями в отрасли.

Тем не менее, исследователи по всему миру теперь могут экспериментировать с новой моделью, и польза для здоровья человека может быть значительной.