Gyógyszerfejlesztés: az AlphaFold 3 mindent megváltoztathat

A Google DeepMind legújabb fejlesztése, az AlphaFold 3 mesterséges intelligencia jelentős áttörést hozhat a gyógyszerfejlesztés területén. Ez az AI képes előrejelezni a fehérjék és más nem fehérje molekulák, mint például a DNS és RNS szerkezetét, valamint azt, hogy ezek a molekulák hogyan kapcsolódnak egymáshoz. Ez a képesség felgyorsíthatja a gyógyszerfejlesztés preklinikai fázisát, amely jelenleg körülbelül 6 évet vesz igénybe. Az AlphaFold 3 segítségével jobban megérthetjük, hogy a betegségekben érintett fehérjék hogyan lépnek kölcsönhatásba a sejt más elemeivel, és ez alapján olyan gyógyszermolekulákat tervezhetünk, amelyek modulálják ezek funkcióját. - mondta Max Jaderberg, az Isomorphic Labs vezető AI tisztviselője. Az Isomorphic Labs egy 2021-ben a DeepMindból kivált gyógyszerfelfedező cég, amely már meg is kötötte első többmillió dolláros szerződéseit nagy gyógyszeripari vállalatokkal, mint az Eli Lilly és a Novartis.

Nyílt forráskódú lesz-e az AlphaFold 3?

Az AlphaFold 3 hatása azonban korlátozottabb lehet a gyógyszerfejlesztésre, mint amilyen lehetne, mivel a Google DeepMind megszorításokat alkalmaz a használatára. Míg az AlphaFold 2 forráskódját nyilvánosan elérhetővé tették, lehetővé téve mások számára, hogy saját kutatásaikhoz használják, akár kereskedelmi célból is, az AlphaFold 3-at kezdetben nem tették nyílt forráskódúvá. Ehelyett az AI-t az AlphaFold Serveren keresztül tették elérhetővé a kutatók számára, amely tiltja a kereskedelmi használatot, és korlátozza, hogy a felhasználók milyen molekulákkal kísérletezhetnek, és naponta hány predikciót végezhetnek. Ez a döntés pénzügyi szempontból érthető, hiszen a Google DeepMind célja, hogy pénzt keressen a gyógyszerfelfedezéssel az Isomorphic Labs-on keresztül. A tudományos közösség azonban nem volt elégedett azzal, hogy a kódot visszatartották. Egy nyílt levélben több száz kutató tiltakozott a döntés ellen. Válaszul Max Jaderberg május 13-án egy Twitter bejegyzésben jelezte, hogy a Google DeepMind azon dolgozik, hogy hat hónapon belül akadémiai használatra kiadja az AlphaFold 3 kódját.

Mikor derül ki, hogy az AlphaFold 3 valóban hatékonyabb-e?

Végső soron azonban még évekbe telhet, mire kiderül, hogy az AlphaFold 3 előrejelzései valós sejteken, vegyületeken és legfőképpen klinikai vizsgálatokban is megállják-e a helyüket. A klinikai vizsgálatok jelenleg átlagosan 5-6 évet vesznek igénybe, bár a mesterséges intelligencia ezeket is felgyorsíthatja. Ha az AlphaFold 3 valóban hatékonyabbnak bizonyul a hagyományos gyógyszerfejlesztési megközelítéseknél, akkor egy új korszak kezdetét láthatjuk az orvostudományban. Egy olyan korszakét, ahol valóban a Google-nak köszönhetjük majd, hogy egészségesek maradunk. "2040-re reméljük, hogy számos olyan új gyógyszer jut el a betegekhez, amelyeket mesterséges intelligenciával terveztek. Az AlphaFold 3 kritikus lépés e cél felé vezető úton" - jelentette ki Jaderberg. 

  (Eredeti cikk: freethink.com)