Google DeepMind hace público el código de su premiada herramienta de predicción de estructuras proteicas, abriendo nuevas posibilidades para la investigación científica y el desarrollo de medicamentos.
La revolución en el campo de la biología estructural da un nuevo paso adelante. Seis meses después de una controversial decisión inicial, Google DeepMind anunció este 11 de noviembre la liberación del código fuente de AlphaFold3, su poderosa herramienta de inteligencia artificial para la predicción de estructuras proteicas.
Un Nobel que marca el camino
La noticia llega apenas un mes después de que John Jumper y Demis Hassabis, líderes del equipo AlphaFold, fueran galardonados con el Premio Nobel de Química 2024 por su trabajo pionero en esta tecnología. «Estamos muy emocionados por ver qué hace la gente con esto», expresó Jumper.
Capacidades revolucionarias
A diferencia de sus versiones anteriores, AlphaFold3 puede modelar proteínas en interacción con otras moléculas, incluyendo potenciales fármacos.
Inicialmente, DeepMind había restringido el acceso a través de un servidor web, limitando el número y tipo de predicciones que los científicos podían realizar.
Competencia en el horizonte
El campo ya está moviéndose rápidamente. Varias empresas han presentado sus propias herramientas basadas en AlphaFold3:
- Baidu y ByteDance (China) han desarrollado sus modelos propios
- Chai Discovery (San Francisco) ofrece su modelo Chai-1
- Ligo Biosciences ha lanzado una versión sin restricciones
Condiciones de uso
El código de AlphaFold3 está disponible para su descarga y uso no comercial. Sin embargo, los «pesos» del modelo -parámetros obtenidos durante el entrenamiento- solo están disponibles bajo solicitud para investigadores académicos.
Impacto en la investigación
La naturaleza open source de AlphaFold2 ya ha generado importantes avances, incluyendo:
- Diseño de nuevas proteínas capaces de atacar objetivos cancerosos
- Identificación de proteínas clave en la fertilización
- Innovaciones en el campo del diseño de proteínas
Futuro prometedor
Mohammed AlQuraishi, biólogo computacional de la Universidad de Columbia, está desarrollando OpenFold3, una versión completamente open source que se espera esté disponible a finales de año, permitiendo a las compañías farmacéuticas reentrenar el modelo con datos propietarios.