Isomorphic Labs, дочерняя компания DeepMind, хвастается AlphaFold 3 • –

Google и дочерняя компания DeepMind Isomorphic Labs разработали модель искусственного интеллекта под названием AlphaFold 3, которая, как утверждается, может предсказывать структуру молекул более точно, чем существующие инструменты.

По словам соучредителя DeepMind, AlphaFold 3 «может предсказывать структуры и взаимодействия почти всех молекул жизни с высочайшей точностью, включая белки, ДНК и РНК».

Есть надежда, что эту систему можно будет использовать для разработки лекарств и методов лечения быстрее и точнее, чем существующие методы. исследования показывают возможно, это так. AlphaFold 3 пытается предсказать трехмерные структуры биомолекулярных комплексов на основе описаний этих комплексов; это потенциально полезно для таких вещей, как разработка лекарств, которые лучше подходят для конкретного применения.

«Этот прорыв открывает захватывающие возможности для открытия лекарств, позволяя нам рационально разрабатывать методы лечения целей, которые ранее было трудно или считалось трудно поддающимися модуляции», — заявили Isomorphic Labs в своем докладе. Сообщение блога.

В соответствии с статья В научном журнале Nature AlphaFold 3 «способен с высокой точностью предсказывать комплексы, содержащие почти все типы молекул, присутствующие в Банк данных по белкам» – инструмент для визуализации молекулярных структур.

Разработчики утверждают, что их модель искусственного интеллекта на 50 процентов превосходит существующие методы прогнозирования. Тест PoseBustersи что в некоторых категориях молекулярных взаимодействий точность предсказания удвоилась.

Модель искусственного интеллекта является усовершенствованием своей предшественницы AlphaFold 2, которая дебютировала в 2020 году и упоминалась в биомедицинских исследованиях более 20 000 раз. Если AlphaFold 2 был разработан для прогнозирования структуры белков, AlphaFold 3 можно использовать для исследования более широкого набора молекулярных систем — например, множества белков, ДНК, РНК и лигандов малых молекул.

Однако он не свободен от галлюцинаций. В документе показано, что примерно в 4,4 процента случаев AlphaFold 3 дает неправильные прогнозы.хиральность» – когда структура отличается от своего зеркального отображения и не может быть наложена друг на друга. Предсказания модели также иногда приводят к перекрывающимся атомам, помимо других случайных недостатков.

С дебютом AlphaFold 3 компания Google выпустила Альфафолд сервер – бесплатная платформа для биомолекулярных исследований – при условии, что работа является некоммерческой и соответствует условия использования. Например, обучение моделей машинного обучения с использованием данных Сервера не допускается.

AlphaFold Server позволяет вводить данные через веб-интерфейс для различных типов биологических молекул, используя файл FASTA. Затем модель искусственного интеллекта обрабатывает задание и возвращает обзор конструкции в виде 3D-рендеринга.

Несколько исследователи иметь жаловался что Google и Isomorphic Labs не опубликовали соответствующий код или веса моделей, которые позволили бы ученым лучше оценить работу.

«Работы по расчетам без кода не должны приниматься», — заявила в социальной сети Стефани Ванкович, структурный и вычислительный биолог из лаборатории Фрейзера UCSF. почта. «Плюс ограниченный доступ препятствует развитию открытой науки».

Google не сразу ответил на вопрос о том, намерен ли он предоставить веса кода и модели позже. ®