最新バージョンの更新を見ると、AlphaFold 3は、リガンド（特定の結(jié)合特性を持つイオンまたは分子）、他のイオン、および「翻訳後修飾」と呼ばれるものなど、より広範(fàn)な分子構(gòu)造にモデリング機(jī)能を拡張することに気付くでしょう。

さらに、AlphaFold 3は、ペアワイズ関係を処理するために更新された「ペアフォーバー」アーキテクチャを利用します（これについては後で詳しく説明します）。 NIHから追加の詳細(xì)を見つけることができます。

オリジナルのAlphafold Systemは、ノーベル賞であるクリエイターのJohn JumperとDemis Hassabisを獲得しました。これらのツールは、引き続き薬物発見の風(fēng)景を再構(gòu)築しています。

実用的なアプリケーション

それでは、AlphaFoldは主要な製薬會(huì)社をどのように支援していますか？

MITとのつながりを持つ商業(yè)的成功のいくつかについて議論するTEDトークで、命を救う薬の開発にテクノロジーがどのように使用されるかを垣間見ることができます。

デイビスは、新しいツールがより効率的なフレームワーク內(nèi)でより速い開発を可能にする「変革的」プロセスを強(qiáng)調(diào)しています。これの重要な部分の1つは、ターゲットの識(shí)別であると彼女は説明します。特定のターゲットの構(gòu)造を予測(cè)します。これにより、企業(yè)は、倫理的に複雑な費(fèi)用と労働集約型の人間および動(dòng)物実験段階の一部をバイパスすることができます。

彼女はシステムをデートアプリにリラックスします。ここでは、実際のテストが行??われる前に潛在的な一致がフィルタリングされます。

彼女はまた、特に彼女がかつてMITサッカーチームの一員だったので、彼女がエキサイティングだと思う機(jī)能である可能性のある阻害剤のスコアリングについても議論しています。

全體として、デイビスは、AlphaFoldが実際の商業(yè)世界でどのように機(jī)能するかを示しています。

Alphafold 3はオープンソースですか？

これは、AlphaFoldが醫(yī)療分野にどのように貢獻(xiàn)するかのいくつかをカバーしています。

しかし、私が探求したいこの新しいモデルには別の側(cè)面があり、さまざまなLLMモデルから矛盾する応答を受け取ったので、それに飛び込みましょう。

Alphafold 3がオープンソースであるかどうかをChatGptに尋ねると、少なくとも私の経験では、ここにあなたが得るものがあります。

「（Alphafold 3は）オープンソースではありません。代わりに、非営利の研究目的でDeepMindが提供するクラウドベースのプラットフォームを通じて利用できます。このアプローチは、透明性とアクセシビリティに関する科學(xué)コミュニティの懸念を引き起こしました。」

參照として、モデルはこの有線の記事を指しています。

しかし、昨年11月からDario Amodeiからの投稿をレビューしたとき、AlphaFold 3がオープンソースになったことを示唆する短いが明確な聲明を見つけました。

「AIタンパク質(zhì)予測(cè)ツールであるAlphafold3はオープンソースです。」

Bing検索を介してCopilotに同じ質(zhì)問(wèn)をしたとき、応答は次のとおりです。

「完全にオープンソースではありません - AlphaFold 3は完全にオープンソースではありません。ソースコードとモデルの重みは特定の非営利制限の下で學(xué)術(shù)的にアクセスできますが、モデルの重みへのアクセスは學(xué)術(shù)機(jī)関と提攜するものに制限されています。

この見解をサポートするためにいくつかの情報(bào)源が引用されました。

したがって、このすべての情報(bào)に基づいて、最も可能性の高い結(jié)論は、AlphaFold 3が「部分的に」オープンソースであるということです。Copilotが言ったように、重量のような一部のコンポーネントは公開されていますが、他のコンポーネントは獨(dú)自のままです。

一方、ChatGptは、Alphafold 3をホストするクラウドベースのプラットフォームは「非営利の研究目的でDeepMindによって維持されている」と主張しています。

とにかく、ここで推測(cè)する必要はありません。最新バージョンについては、 GitHubページを確認(rèn)するだけです。

ただし、この狀況は、異なるAIモデルが同じクエリに対してさまざまな応答をどのように提供できるかを示しています。これは、ナビゲートすることを?qū)Wばなければならないことです。

仕事をする

いずれにせよ、Alphafoldのこの更新されたバージョンは、創(chuàng)薬のための強(qiáng)力なツールを提供するという遺産を継続しています。彼女の講演で、デイビスはリシノプリルをACE阻害剤として挙げており、AlphaFoldをどのように適用して阻害剤がどのように機(jī)能するかを予測(cè)およびモデル化する方法を説明します。

実際には、何百萬(wàn)人ものアメリカ人がこのような薬を服用しています。これらは、広範(fàn)囲の健康狀態(tài)で使用されており、AI支援開発開発を非常に価値があります。

これにより、薬物コストが削減されますか？それはまだ見られない。

以上がAlphafold 3は、モデリング容量をより生物學(xué)的ターゲットに拡張しますの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。