Alphafold 3将建模能力扩展到更多的生物学靶标

查看最新版本中的更新，您会注意到，Alphafold 3将其建模能力扩展到更广泛的分子结构，例如配体（具有特定结合属性的离子或分子），其他离子，以及所谓的“后经斜率修饰”。

此外，AlphaFold 3还利用了更新的“配对器”体系结构来处理配对关系（稍后再详细介绍） - 在某些类型的预测中提供增强的预测准确性和更好的性能。您可以从NIH找到其他详细信息。

最初的Alphafold系统赢得了诺贝尔奖的创作者John Jumper和Demis Hassabis，这些工具继续重塑了药物发现的景观。

实际应用

那么Alphafold如何协助主要的制药公司？

与MIT有联系的劳伦·戴维斯（Lauren Davis）在讨论其商业成功的一场演讲中，让我们了解了如何使用该技术来帮助开发挽救生命的药物。

戴维斯（Davis）强调了一个“变革性”过程，新工具可以在更有效的框架内更快地开发。她解释说，其中一个关键部分是目标识别 - 预测特定目标的结构。这使公司能够绕过一些昂贵和劳动密集型的人类和动物测试阶段，这些阶段在道德上也很复杂。

她将系统比作约会应用程序，在实际测试进行之前，在该应用程序进行过滤之前，在进行实际测试之前要过滤 - 类似于在缩小选项（即投资时间和能源）后进行日期。

她还讨论了可能的抑制剂的评分，这是她觉得令人兴奋的功能 - 尤其是因为她曾经是麻省理工学院足球队的一员。

总体而言，戴维斯说明了Alphafold如何在真实的商业世界中发挥作用。

Alphafold 3开源吗？

这涵盖了Alphafold对医疗领域的一些贡献。

但是我想探索的新模型还有另一个方面，我收到了来自不同LLM模型的矛盾回复，所以让我们深入研究：

如果您询问chatgpt是否是alphafold 3是开源的，那么这就是您得到的 - 至少根据我的经验：

“（Alphafold 3 IS）不是开源的；相反，可以通过DeepMind提供的基于云的平台用于非商业研究目的。这种方法引起了科学界对透明度和可访问性的关注。”

作为参考，该模型指向该有线文章。

但是，当我从去年11月开始审查了Dario Amodei的帖子时，我发现了一个简短但明确的声明，表明Alphafold 3已成为开源：

“ AI蛋白预测工具AlphaFold3是开源的。”

当我通过Bing搜索向Copilot提出相同的问题时，回答是：

“不是完全开源的 - Alphafold 3不是完全开源的。虽然源代码和模型权重可以在某些非商业限制下用于学术用途，但访问模型权重仅限于与学术机构相关的人。这意味着研究人员可以将软件用于非商业目的，但他们无法自由地访问商业应用程序的培训权重。”

引用了几个来源来支持这种观点。

因此，基于所有这些信息，最可能的结论是Alphafold 3是“部分”开源的 - 正如Copilot所说，某些组件（例如权重）公开可用，而另一些则仍然是专有的。

同时，Chatgpt认为，托管Alphafold 3的基于云的平台“由DeepMind用于非商业研究目的”。

无论如何，我们不必在这里推测：只需检查GitHub页面以获取最新版本即可。

但是，这种情况表明，不同的AI模型如何对同一查询提供不同的响应 - 我们必须学会导航。

做这项工作

无论如何，AlphaFold的更新版本继续提供有力的药物发现工具的遗产。戴维斯（Davis）在演讲中引用了丽索普利（Lisinopril）作为ACE抑制剂，并解释了如何应用Alphafold来预测和建模抑制剂的行为。

实际上，数百万的美国人服用了类似的药物，这些药物在广泛的健康状况中使用，从而使AI辅助发展具有很高的价值。

这会降低药物成本吗？这还有待观察。

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