AlphaFold 3，荣获2024年诺贝尔化学奖，现已部分开源！ 代码遵循 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，可供学术界非商业用途使用。但模型权重需申请获取，且商业用途受限。 本文深入解读 AlphaFold 3 的开源信息、权重获取、功能改进、应用场景、优势局限以及引发的开放性讨论。
AlphaFold 3 简介
AlphaFold 3，Google DeepMind 的革命性 AI 工具，以其接近实验精度的蛋白质结构预测能力和蛋白质相互作用预测能力，正在改变生命科学研究。荣获2024年诺贝尔化学奖，彰显其重要性。更令人振奋的是，AlphaFold 3 现已部分开源，为更广泛的科研应用打开了大门，但也引发了关于开放性和商业限制的讨论。
AlphaFold 3 开源解读
AlphaFold 3 的代码已正式开源，但模型权重访问受限，且仅限非商业用途！
• 开源代码获取: 你可以直接从 GitHub 上的官方仓库下载 AlphaFold 3 的源代码：https://github.com/google-deepmind/alphafold3
• 模型权重申请: AlphaFold 3 的模型权重目前尚未完全开源，仅限拥有学术机构 affiliation 的研究人员通过申请获取。 这是 DeepMind 在推动科学进步与保护商业利益之间寻求平衡的策略。你可以通过填写申请表格来获取模型权重 (链接请以官方公布的为准)。
• 开源许可协议: AlphaFold 3 的源代码遵循 Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike International License, Version 4.0 (CC-BY-NC-SA 4.0) 许可协议。这意味着你可以自由地复制、分发和修改 AlphaFold 3 的代码，但仅限于非商业用途，并且必须署名原作者，并以相同的许可协议共享你的修改版本。
• 商业用途: AlphaFold 3 的商业用途仍然受限，由 DeepMind 的兄弟公司 Isomorphic Labs 负责。这意味着任何商业用途的应用都需要获得 Isomorphic Labs 的授权。
AlphaFold 3 的工作原理
AlphaFold 3 基于深度学习和 Transformer 模型架构。通过在海量蛋白质序列和结构数据上进行训练，AlphaFold 3 能够学习蛋白质序列与结构之间的复杂关系，并进行高精度预测。与 AlphaFold2 相比，AlphaFold3 能够更准确地预测蛋白质与其他分子的相互作用，例如配体、DNA 和 RNA， 这得益于其改进的算法和更大的训练数据集。 此外，AlphaFold 3 还针对多分子复合物结构预测进行了优化。
AlphaFold 3 的核心功能与改进
• 蛋白质-配体复合物预测: AlphaFold 3 的一大亮点是能够精确预测蛋白质与其他生物分子（如配体、DNA、RNA）的相互作用，为药物研发和分子机制研究提供有力工具。
这使得研究人员能够更深入地理解蛋白质的功能和作用机制。
• 更高的准确性和效率: AlphaFold 3 的预测精度和效率相较于 AlphaFold 2 有显著提升，能够处理更大规模、更复杂的蛋白质结构预测任务。
这为高通量蛋白质结构预测和蛋白质组学研究提供了可能。
• 对多分子的支持: AlphaFold 3 能够对包含多种分子的生物系统进行建模，例如蛋白质复合物，显著扩展了其应用范围。 这对于理解细胞内的复杂生物过程至关重要，例如信号转导、代谢调控等。
AlphaFold 3 的应用
• 药物发现: 加速药物靶点研究和药物设计，例如预测药物分子与靶蛋白的结合模式。
• 疾病诊断: 预测与疾病相关的蛋白质结构异常，辅助疾病诊断和治疗方案制定。
• 蛋白质工程: 设计具有特定功能的新型蛋白质，例如酶、抗体等，用于工业生产和生物医学研究。
• 生物材料设计: 用于设计性能优异的生物材料，例如生物支架、生物传感器等，用于组织工程和生物医学器械研发。
AlphaFold 3 的优势与局限性
优势：
• 高精度预测: 接近实验精度的蛋白质结构预测能力。
• 多功能性: 支持蛋白质相互作用和多分子系统预测。
• 部分开源: 促进学术研究和代码改进。
局限性：
• 无法预测蛋白质动态变化: 只能预测静态结构，无法捕捉蛋白质的动态构象变化。
• 对某些蛋白质家族预测精度仍需提高: 部分蛋白质家族的结构预测仍然存在挑战。
• 需要大量计算资源: 限制了其在资源有限的环境下的应用。
AlphaFold 3 开源的影响与讨论
AlphaFold 3 的部分开源对科学界产生了深远的影响，同时也引发了关于开放性和商业限制的讨论。
• 积极影响:
开源代码促进了学术研究、透明度和合作，加速了蛋白质结构预测领域的发展。 更多研究者能够参与代码改进、新工具开发和下游应用探索。
• 开放性讨论: 模型权重的限制性访问和商业用途限制引发了关于开放科学与商业利益平衡的讨论。
一方面，更开放的模型权重访问策略可以进一步推动创新；另一方面，商业公司的知识产权保护也需要得到尊重。
AlphaFold3 与其他工具的比较
• 与 AlphaFold2 的比较: AlphaFold3 在预测精度、效率、功能（特别是蛋白质-配体复合物预测和多分子系统支持）等方面超越了 AlphaFold2。 AlphaFold2 主要关注单体蛋白质结构预测，而 AlphaFold3 的应用范围更广。
• 与其他开源工具的比较: 一些团队已经根据 AlphaFold3 论文中的信息开发了开源蛋白质结构预测工具。 然而， AlphaFold 3 仍然在预测性能、功能的全面性以及持续的维护和更新方面保持着优势。 此外， AlphaFold 3 的发布也促进了其他开源工具的发展，推动了整个领域的进步。
相关链接
• AlphaFold 3 代码仓库：https://github.com/google-deepmind/alphafold3
• AlphaFold 3 论文：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w
