Google DeepMind ha abierto silenciosamente su recurso de “inteligencia artificial” (IA) de frontera que puede predecir interacciones entre proteínas y otras moléculas. Llamado AlphaFold 3, el modelo de habla grande es el sucesor de AlphaFold 2, cuya investigación llevó al desarrollo del modelo de voz grande (LLM) de Demis Hassabis y John Jumper para recibir el Premio Nobel de Química en 2024. AlphaFold 3 asume funciones adicionales potencial con su capacidad para modelar la interacción de proteínas con ADN, ARN y otras moléculas pequeñas que pueden conducir al descubrimiento de fármacos.
Modelo de IA AlphaFold 3 de código abierto de Google DeepMind
La investigación sobre las estructuras de las proteínas ha sido una de las principales áreas de interés de la Química. Dado que la estructura tridimensional y los detalles atómicos de las proteínas son objetivos farmacológicos, el descubrimiento de nuevas estructuras proteicas a menudo puede abrir objetivos y enfoques no probados previamente para la intervención médica. En pocas palabras, cuanto mejor comprendamos la estructura de las proteínas, más eficaces serán los medicamentos contra diversas enfermedades, dolencias y trastornos autoinmunes.
Si bien Google DeepMind no ha hecho ningún anuncio sobre el lanzamiento de la versión AlphaFold 3 AI, ha creado el código fuente y los pesos del modelo. disponible en GitHub. Sin embargo, esto sólo está disponible para fines educativos y de investigación. El código fuente está disponible gratuitamente bajo la licencia Creative Commons, sin embargo, las mediciones sólo se pueden obtener después de recibir el permiso específico de Google para uso educativo.
Se cree que si el modelo de IA puede identificar con precisión cómo interactúan las proteínas con el ADN, el ARN y otras moléculas pequeñas, los investigadores podrán acelerar el desarrollo de nuevas drogas sintéticas.
Los investigadores también podrán realizar su propio trabajo que les habría llevado años sin pruebas de éxito. AlphaFold 3 llega tres años después del lanzamiento de AlphaFold 2 en 2021. estudiarEl autor principal enfatizó que el descubrimiento de fármacos puede ser mucho más fácil con la ayuda de un modelo de IA.
AlphaFold 3 se basa en una gran cantidad de materiales de investigación y conjuntos de datos sobre estructuras de proteínas y sus interacciones con otras moléculas. Al comprender el significado y el contexto de las estructuras de las proteínas, LLM puede predecir cómo reaccionarán ciertos sitios objetivo cuando interactúen con ciertas moléculas.
