AlphaFold3, das neueste AI-Tool zur Vorhersage von Proteinstrukturen, ist nun als Open Source verfügbar. Sechs Monate nach der umstrittenen Entscheidung von Google DeepMind, den Code zurückzuhalten, können Wissenschaftler die Software herunterladen und für nicht-kommerzielle Anwendungen nutzen. Diese Ankündigung wurde am 11. November von dem Londoner Unternehmen bekannt gegeben.

Wichtige Erkenntnisse

AlphaFold3 ermöglicht die Modellierung von Proteinen in Verbindung mit anderen Molekülen.
Der Zugang zu AlphaFold3 war zuvor über einen Webserver eingeschränkt, was die Vorhersage von Protein-Drogen-Interaktionen verhinderte.
Die Veröffentlichung des Codes ermöglicht es Wissenschaftlern, die Modelle selbst auszuführen und neue Anwendungen zu erforschen.
DeepMind hat auf Kritik reagiert und die Open-Source-Version innerhalb von sechs Monaten bereitgestellt.
Wissenschaftler mit akademischer Anbindung können die Trainingsgewichte auf Anfrage erhalten.

Die AlphaFold3-Version bietet eine bedeutende Verbesserung gegenüber ihren Vorgängern, da sie in der Lage ist, die Wechselwirkungen von Proteinen mit anderen Molekülen zu modellieren. Zuvor war der Zugang zu AlphaFold3 über einen Webserver geregelt, der die Anzahl und Art der Vorhersagen, die Wissenschaftler machen konnten, einschränkte. Diese Einschränkungen wurden nun aufgehoben, was es den Forschern ermöglicht, die Interaktionen von Proteinen mit potenziellen Medikamenten zu untersuchen.

Die Entscheidung von DeepMind, AlphaFold3 zunächst nur über einen Webserver anzubieten, wurde als Versuch angesehen, den Zugang für die Forschung zu ermöglichen und gleichzeitig kommerzielle Interessen zu schützen. Isomorphic Labs, ein Spin-off von DeepMind, nutzt AlphaFold3 bereits für die Medikamentenentwicklung.

Die Veröffentlichung von AlphaFold3 ohne den zugrunde liegenden Code oder die Modellgewichte stieß auf Kritik von Wissenschaftlern, die die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse in Frage stellten. DeepMind hat jedoch schnell reagiert und angekündigt, dass eine Open-Source-Version des Tools innerhalb von sechs Monaten verfügbar sein würde.

Konkurrenz im Bereich der Proteinvorhersage

In den letzten Monaten haben mehrere Unternehmen Open-Source-Modelle zur Vorhersage von Proteinstrukturen auf Basis von AlphaFold3 vorgestellt. Dazu gehören die chinesischen Unternehmen Baidu und ByteDance sowie das Start-up Chai Discovery aus San Francisco. Diese Modelle sind jedoch, ähnlich wie AlphaFold3, nicht für kommerzielle Anwendungen lizenziert.

Ein weiteres Unternehmen, Ligo Biosciences, hat eine uneingeschränkte Version von AlphaFold3 veröffentlicht, die jedoch noch nicht über alle Funktionen verfügt, einschließlich der Fähigkeit, Medikamente und andere Moleküle zu modellieren.

Die Bedeutung von Offenheit

Die letzten Jahre haben einen Anstieg neuer biologischer AI-Modelle gesehen, die von Unternehmen mit unterschiedlichen Ansätzen zur Offenheit veröffentlicht wurden. Wissenschaftler betonen die Notwendigkeit, dass Unternehmen, die in diesem Bereich tätig sind, die gleichen Regeln wie akademische Forscher befolgen, wenn es darum geht, ihre Arbeiten in Fachzeitschriften und auf Preprint-Servern zu teilen.

Die Offenheit von AlphaFold2 führte zu einer Flut von Innovationen, und die AlphaFold3-Version könnte ähnliche Ergebnisse hervorbringen. John Jumper, der Leiter des AlphaFold-Teams bei DeepMind, ist gespannt darauf, welche neuen Anwendungen und Entdeckungen aus der Freigabe von AlphaFold3 hervorgehen werden. Er erwartet, dass die Nutzer das Tool auf unerwartete Weise einsetzen werden, was sowohl zu Erfolgen als auch zu Misserfolgen führen kann.