Фармкомпаниялар консорциумы 20 000 жабық құрылымда ақуыз ИИ-моделін үйретті
Материал бірнеше дереккөз негізінде жасанды интеллектпен дайындалды — түпнұсқаларға сілтемелер төменде.
Фармацевтикалық компаниялар консорциумы ақуыз бүктелуінің ИИ-моделін 20 000-нан астам жабық құрылымда үйретіп, оның дәлдігін айтарлықтай жақсартты. Модель тек ашық деректерде немесе жеке компаниялардың оқшауланған жиынтықтарында үйретілген нұсқалардан асып түсті. Зерттеу блогта сипатталған және рецензиядан өтпеген.
Негізгі фактілер
- Консорциум AlphaFold 3-тің ашық көшірмесі OpenFold3-ті 20 000-нан астам жабық ақуыз құрылымында жаңа модельді үйрету үшін пайдаланды.
- Модель тек ашық деректерде үйретілген салыстырмалы жүйелерден және жеке компаниялардың оқшауланған жиынтықтарында үйретілген жүйелерден асып түсті.
- Protein Data Bank-те дәрілік молекулалармен әрекеттесетін эксперименттік анықталған құрылымдардың мысалдары салыстырмалы түрде аз — Astex Pharmaceuticals-тен Пол Мортенсонның айтуынша, мүмкін барлығы 10 000.
- Ұлыбритания үкіметінен £8 млн (US$10,8 млн) дейінгі грантпен қолдау тапқан OpenBind жобасы өткен айда жүздеген жаңа ақуыз құрылымын жариялады.
Оқыту деректерінің тапшылығы
Protein Data Bank (PDB), 200 000-нан астам эксперименттік анықталған ақуыз құрылымының ашық репозиторийі, AlphaFold 2 оқыту деректерінің негізі болды. AlphaFold 2 дәлдігі оның әзірлеушілеріне 2024 жылғы химия бойынша Нобель сыйлығын әкелді. AlphaFold 3 ақуыздардың басқа молекулалармен, соның ішінде ықтимал дәрілермен қалай әрекеттесетінін болжау мүмкіндігін қосты. PDB-де дәрілік молекулалармен әрекеттесетін эксперименттік анықталған құрылымдардың мысалдары салыстырмалы түрде аз — мүмкін барлығы 10 000, дейді Ұлыбританиядағы Кембридждегі Astex Pharmaceuticals-тің есептеу химиясы және информатика жөніндегі вице-президенті Пол Мортенсон.
Модель нәтижелері
Консорциум AlphaFold 3-тің ашық көшірмесі OpenFold3-ті 20 000-нан астам жабық ақуыз құрылымында үйретілген жаңа модельді әзірлеу үшін пайдаланды. Жүйе тек ашық деректерде үйретілген салыстырмалы модельдерден де, жеке компаниялардың оқшауланған жиынтықтарында үйретілген модельдерден де асып түсті. Блогта сипатталған зерттеу рецензиядан өтпеді, ал модель жалпыға қолжетімді емес. «Осы деректердің бәрін қоссаң — өнімділік айтарлықтай артады», — дейді жұмысқа қатысқан Нью-Йорктегі Колумбия университетінің есептеу биологы Мохаммед Аль-Курайши.
Ашық деректер бастамалары
Аль-Курайшидің айтуынша, нәтижелер ақуыз бүктелуінің ИИ-модельдерін дамытуды жеделдету үшін ұқсас жалпыға қолжетімді деректер жиынтығын құру пайдасына дәлелдерді күшейтеді. Осындай жобалардың бірі, Ұлыбритания үкіметінен £8 млн (US$10,8 млн) дейінгі грантпен қолдау тапқан OpenBind, өткен айда жүздеген жаңа ақуыз құрылымын жариялады, тағы мыңдағаны жұмыс үстінде. Зерттеулер AlphaFold 3 және басқа бірлескен бүктелу модельдерінің дәлдігі олардан үйретілген молекулалардан айтарлықтай ерекшеленетін молекулалар арасындағы әрекеттесуді болжау сұралғанда күрт төмендейтінін көрсетті.
1 дереккөз
Уақыт · артта қалуы