AlphaFold 3 的更新
Google Deepmind 推出了全新版本的 AlphaFold，這是一個革命性的機器學習模型，能夠預測蛋白質的形狀和行為。與之前的版本相比，AlphaFold 3 不僅更精確，還能預測與其他生物分子的相互作用，使其成為一個更具多功能性的研究工具。該公司將約束版本的模型免費提供線上使用。
自 2018 年首次推出 AlphaFold 以來，該模型一直是從構成蛋白質的氨基酸序列中預測蛋白質結構的領先方法。盡管這聽起來似乎是一個相對狹隘的任務，但這對於幾乎所有生物學來說都是基礎，因為要理解蛋白質在分子水平上所起的作用--在我們的身體中執行各種幾乎無窮盡的任務--至關重要。
蛋白質模擬技術的革新
近年來諸如 AlphaFold 和 RoseTTaFold 等計算建模技術已經取代了昂貴的實驗室方法，加速了成千上萬研究人員在許多領域的工作。然而這項技術仍然在不斷發展改進，Deepmind 創始人 Demis Hassabis 在新系統的新聞發布會上稱，每個模型“只是我們發展過程中的一個步驟”。該公司去年晚些時候就暗示了這一更新，而現在它正式登場。
AlphaFold 3 不僅更準確，而且更廣泛應用。例如，AlphaFold 3 允許同時模擬多個分子，比如一條 DNA 鏈，一些與 DNA 結合的分子，甚至一些離子。這種模擬技術的新功能使研究人員能夠更快速地理解蛋白質相互作用，這對藥物設計和生物學研究具有重大意義。
AlphaFold Server 的推出
Google Deepmind 推出了 AlphaFold Server，這是一個免費完全託管的 Web 應用程式，將該模型提供給非商業用途的使用者。使用者只需要一個 Google 帳戶，就可以將蛋白質序列提交到 AlphaFold Server，幾分鐘後就會得到一個表示該位置構象信心的實時 3D 分子模型。
儘管 Google 透過免費提供 AlphaFold Server 來促進研究人員使用該模型，某些人可能認為這對開放科學來說並不是真正的勝利。與許多專有的人工智慧模型一樣，AlphaFold 的訓練過程等重要訊息大多被隱瞞，這意味著希望使用這一最強大分子生物學工具的科學家將不得不受到 Alphabet、Google 和 Deepmind 的監管。
開放科學與專有技術之爭
開放科學倡導者多年來一直認為，儘管這些進步顯著，但長遠來看，將這種技術開放分享才是更好的方式。這正是科學前進的方式，也是全球一些最重要軟體演進的方式。儘管 Google 免費提供了 AlphaFold Server，但這種慷慨通常是帶有附加條件的。
儘管存在這些爭議，AlphaFold 3 的推出無疑將在生物學和藥物設計領域引發巨大的變革，並為科研人員提供一個極其有用的工具。然而無論結果如何，我們不可否認，人類對於創造和運用這樣的工具無疑已經取得了重大進步。
*本報將繼續密切關注相關行業動向，並提供即時的更新與評論。*
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