AI valgu ennustamise tööriist AlphaFold3 on nüüd saadaval avatud lähtekoodiga

AI valgu ennustamise tööriist AlphaFold3 on nüüd saadaval avatud lähtekoodiga

AlphaFold3 on lõpuks saadaval. Kuus kuud pärast Google DeepMindi vastuoluline kood üks Referaadid valgu struktuuri prognoosimise mudeli kohta teadlased saavad nüüd laadige alla tarkvara kood ja kasutada tehisintellekti tööriista mitteärilisteks rakendusteks, teatas Londonis asuv ettevõte 11. novembril.

"Oleme väga põnevil, et näha, mida inimesed sellega teevad," ütleb John Jumper, kes juhib DeepMindi AlphaFoldi meeskonda ja liitus eelmisel kuul tegevjuhi Demis Hassabisega. võitis osa 2024. aasta Nobeli keemiapreemiast AI-tööriista kallal tehtud töö eest.

Erinevalt oma eelkäijatest on AlphaFold3 võimeline modelleerima valke kombinatsioonis teiste molekulidega. Selle asemel, et vabastada aluskood – nagu ikka AlfaFold2 juhtus – DeepMind võimaldas juurdepääsu veebiserveri kaudu, mis piiras ennustuste arvu ja tüüpi, mida teadlased võiksid teha.

Kriitiline on see, et AlphaFold3 server ei võimaldanud teadlastel ennustada, kuidas valgud potentsiaalsete ravimite juuresolekul reageerivad. Kuid nüüd tähendab DeepMindi otsus kood välja anda, et akadeemilised teadlased saavad selliseid koostoimeid ennustada, käivitades mudeli ise.

Ettevõte väitis algselt, et AlphaFold3 kättesaadavaks tegemine ainult veebiserveri kaudu saavutas õige tasakaalu uurimistööle juurdepääsu võimaldamise ja äriliste ambitsioonide kaitsmise vahel. Londonis asuva ettevõtte DeepMind kõrvalettevõte Isomorphic Labs rakendab AlphaFold3 ravimite avastamisel.

Siiski tõmbas välja AlphaFold3 ilma selle koodi või mudeli kaaluta — Valgustruktuuride ja muude andmete tarkvara koolitamisega saadud parameetrid pälvisid teadlaste kriitikat, kelle sõnul õõnestas see samm reprodutseeritavust. DeepMind tegi kiiresti järeldused ja ütles, et tööriista avatud lähtekoodiga versioon tehakse kättesaadavaks kuue kuu jooksul.

Igaüks saab nüüd AlphaFold3 tarkvarakoodi alla laadida ja seda mitteäriliselt kasutada. Praegu on aga soovi korral juurdepääs treeningraskustele vaid akadeemilise kuuluvusega teadlastel.

Ligipääsetavad versioonid

DeepMindil on konkurents: viimastel kuudel on seda teinud mitmed ettevõtted Esitatud AlphaFold3-l põhinevad avatud lähtekoodiga tööriistad valgu struktuuri ennustamiseks, mis tuginevad algses dokumendis kirjeldatud spetsifikatsioonidele, mida nimetatakse pseudokoodiks.

Kaks Hiina ettevõtet – tehnoloogiahiiglane Baidu ja TikToki arendaja ByteDance – on välja andnud oma AlphaFold3-st inspireeritud mudelid, nagu ka Californias San Franciscos asuv idufirma Chai Discovery.

Nende mudelite peamiseks puuduseks on see, et ükski neist, nagu AlphaFold3, ei ole litsentseeritud sellisteks kommertsrakendusteks nagu ravimite avastamine, ütleb New Yorgi Columbia ülikooli arvutusbioloog Mohammed AlQuraishi. Chai Discovery mudelit Chai-1 saab aga veebiserveri kaudu selliseks tööks kasutada, selgitab ettevõtte kaasasutaja Jack Dent.

Teine ettevõte, Ligo Biosciences of San Francisco, on välja andnud AlphaFold3 piiranguteta versiooni. Sellel ei ole aga veel kõiki funktsioone, sealhulgas võimalust modelleerida muid ravimeid ja molekule peale valkude.

Teised meeskonnad töötavad AlphaFold3 versioonide kallal, mis on saadaval ilma selliste piiranguteta: AlQuraishi loodab selle aasta lõpus pakkuda täielikult avatud lähtekoodiga mudelit nimega OpenFold3. See võimaldaks farmaatsiaettevõtetel oma mudeliversioone ümber koolitada, kasutades patenteeritud andmeid, näiteks erinevate ravimitega seotud valkude struktuure, mis võib tõhusust parandada.

Avatus loeb

Möödunud aastal on uute bioloogiliste tehisintellekti mudelite tormamine toimunud ettevõtetelt, kes suhtuvad avatusesse erinevalt. Wisconsini-Madisoni ülikooli arvutusbioloogil Anthony Gridil pole probleeme äriettevõtete sisenemisega tema valdkonda – seni, kuni nad järgivad samu reegleid nagu teised teadlased, kui nad jagavad oma töid ajakirjades ja trükieelsetes serverites.

Kui DeepMind esitab teaduslikus väljaandes AlphaFold3 kohta väiteid, "ootan, et nad jagaksid ka teavet ennustuste tegemise kohta ning esitaksid AI-mudelid ja koodi nii, et saaksime neid testida," lisab võrk. "Minu rühm ei kasuta tööriistu, mida me ei saa kontrollida."

Asjaolu, et AlphaFold3 mitmed replikatsioonid on juba ilmunud, näitab, et mudel oli reprodutseeritav isegi ilma avatud lähtekoodita, ütleb DeepMindi AI teaduse juht Pushmeet Kohli. Ta lisab, et sooviks tulevikus näha rohkem diskussiooni standardite avaldamise üle valdkonnas, mida üha enam asustatud akadeemiliste ja ettevõtete teadlastega.

AlphaFold2 avatud lähtekoodiga olemus tõi kaasa teiste teadlaste uuenduste tõusu. Näiteks hiljutise valgu modelleerimise võistluse võitjad kasutasid AI-tööriista luua uusi valke, mis võivad seostuda vähi sihtmärgiga. Jumperi lemmik AlphaFold2 häkkimine pärineb meeskonnalt, kes seda tööriista kasutas tuvastada oluline valk, mis aitab spermatosoididel munaraku külge kinnituda.

Jumper ei jõua ära oodata, et näha, millised üllatused ilmnevad pärast AlphaFold3 väljaandmist – isegi kui need alati ei õnnestu. "Inimesed kasutavad seda kummalisel viisil," ennustab ta. "Mõnikord see ebaõnnestub ja mõnikord õnnestub."