Google DeepMind випустив AlphaFold 3

DeepMind оприлюднила вихідний код AlphaFold 3 та вагові коефіцієнти моделі. AlphaFold 3 базується на успіху AlphaFold 2 і дозволяє не лише прогнозувати білкові структури, але й моделювати складні взаємодії між білками, ДНК, РНК та малими молекулами. Таким чином, AlphaFold 3 дозволяє моделювати важливі процеси, що лежать в основі життя.

AlphaFold 3 вирізняє новий метод, заснований на дифузії, який використовує атомні координати та принципово узгоджується з молекулярною фізикою. Модель перевершує традиційні фізичні методи у прогнозуванні білок-лігандних взаємодій, демонструючи, як штучний інтелект може розвивати галузі за межами можливостей традиційних методів. Однак модель має певні обмеження, зокрема проблеми з динамічними структурами та невпорядкованими ділянками, що свідчить про те, що, попри свою здатність до трансформації, ШІ-моделі, такі як AlphaFold, все ще доповнюють, а не замінюють лабораторні дослідження.

Перехід до відкритого коду системи під ліцензією Creative Commons є компромісом між науковою прозорістю та комерційними інтересами, що дозволяє проводити академічні дослідження, зберігаючи при цьому комерційний потенціал. Цей баланс є надзвичайно важливим, оскільки інструменти на основі штучного інтелекту стають центральним елементом наукових досліджень, а такі організації, як Isomorphic Labs від DeepMind, досліджують можливості застосування ШІ в розробці медичних препаратів. Академічна спільнота отримала потужний інструмент для прискорення відкриттів у різних галузях — від генної регуляції до створення терапевтичних імунних препаратів. Це може прокласти шлях до прориву в медицині та інших науках що стосуються життєдіяльності організмів. Поки дослідники вивчають можливості AlphaFold 3, його справжній вплив на науку та охорону здоров’я ще належить з’ясувати.