Инструмент для предсказания трехмерной структуры белков AlphaFold3 стал открытым

В отличие от предшествующих версий, AlphaFold3 может моделировать белки в сочетании с биомолекулами. Еще одно отличие от модели второго поколения заключалось в том, что, открыв доступ к модели через свой сайт, DeepMind ограничила для пользователей количество и тип предсказаний. Важнее всего, что AlphaFold3 не позволял ученым прогнозировать поведение белков в присутствии потенциальных лекарственных препаратов.

Тогда компания объяснила свое неожиданное решение соображениями соблюдения баланса между благом для научного сообщества и защитой коммерческих интересов своего дочернего предприятия Isomorphic Labs, которое занимается разработкой медикаментов. Со стороны ученых в адрес компании посыпались обвинения в нарушении принципа воспроизводимости результатов. DeepMind быстро сменила курс и пообещала за полгода выпустить открытую версию.

Как мы видим, обещание выполнено, и теперь каждый желающий может https://github.com/google-deepmind/alphafold3 программный код AlphaFold3 и использовать его в некоммерческих целях. Правда, пока только сотрудники научных учреждений имеют доступ к показателю веса модели.

Открытая с самого начала модель AlphaFold2 привела к появлению потока инноваций в научной сфере, https://www.nature.com/articles/d41586-024-03708-4 Nature. К примеру, ее использовали победители недавнего конкурса на разработку белков при помощи ИИ. А недавняя работа ученых из Австрии позволила раскрыть важные подробности процесса оплодотворения, которые могут объяснить причины бесплодия.

Около года назад ученые использовали AlphaFold , чтобы https://hightech.plus/2024/01/21/ii-alphafold-nashel-tisyach... сотни тысяч новых психоделических молекул, которые могут помочь в разработке новых видов антидепрессантов.