OpenFold联盟成立,为生物学和药物发现开发免费开源软件工具
2022年6月28日,一些学术界和产业界的领先机构宣布成立OpenFold,这是一个非营利性的人工智能研究联盟,其目标是为生物学和药物发现开发免费和开源的软件工具。
同时,联盟还宣布发布其第一个预测蛋白质结构的AI模型。
OpenFold是开放分子软件基金会(OMSF)的一个项目,该基金会是一个通过建立开源研究软件开发社区来推进分子科学的非营利组织。
OpenFold的创始成员包括哥伦比亚大学Mohammed AlQuraishi博士的实验室、Arzeda、Cyrus Biotechnology、Genentech的Prescient Design部门和Outpace Bio。该联盟的成员资格对其他组织开放,由OMSF主办,并得到AWS的支持,作为AWS开放数据赞助计划的一部分。
Outpace公司计算和结构生物学副主任、OpenFold的共同创始人Brian Weitzner说:"在生物学中,结构和功能是密不可分的,因此需要对结构有深入的了解,以阐明分子机制和设计生物系统。我们相信,通过授权横跨生命科学公司、科技公司和学术界的研究人员和教育工作者免费使用和扩展这些工具,加速发现和开发改变生活的技术,开放合作和获取强大的人工智能驱动的结构生物学工具,将改变生物技术和生物科学。"
该联盟的第一个主要研究领域是创建最先进的基于AI的蛋白质建模工具,该工具可以以原子级的精度预测分子结构。
OpenFold联盟以竞争前的技术行业开源联盟(如Linux和OpenAI)为参照。
OpenFold第一个蛋白质结构预测模型发布
OpenFold创始成员今天还正式宣布,其首个由AlQuraishi博士实验室开发的蛋白质结构预测人工智能模型全面发布,并于2022年6月22日在Twitter上首次公开。该模型是基于谷歌DeepMind和华盛顿大学蛋白质设计研究所的突破性工作开发的。训练数据可以在AWS上的开放数据注册处找到。正式的预印本和出版物即将问世。
该软件在The Apache Software Foundation的免费和开源许可下提供。
网址:https://github.com/aqlaboratory/openfold
图:7KDX的OpenFold、AlphaFold2和实验结构比较
Streptomyces tokunonesis TokK蛋白(pdb代码7KDX)与用于罕见感染(包括 COVID-19 感染期间)的新型抗生素相关。
Arzeda公司计算副总裁、OpenFold的联合创始人Yih-En Andrew Ban博士说:"根据连续自动模型评估(CAMEO,一个由蛋白质结构预测科学界开发的项目,用于评估预测的准确性和可靠性)的基准,这个第一个OpenFold人工智能模型已经产生了高度准确的蛋白质晶体结构预测,比DeepMind的AlphaFold2平均精度更高,运行时间更快。"
Cyrus公司首席执行官、OpenFold联合创始人Lucas Nivon博士说:"OpenFold软件的第一个版本不仅包括推理代码和模型参数,还包括完整的训练代码,这是一个完整的软件包,该领域的其他实体尚未发布过。它将允许训练一整套衍生模型,用于生物制剂、小分子和其他方式的药物发现的专门用途"。
Genentech公司Prescient Design部门的执行董事Richard Bonneau博士说:"OpenFold对我们来说意味着很多,一个代码,一个论坛,一组讨论我们最喜欢的话题的伟大思想!。到目前为止,这是一次美妙的经历,我们真的很高兴能建立起下一阶段的路线图!"
其他多个企业和非营利组织目前正作为正式成员加入OpenFold联盟,创始人邀请生物技术、制药、技术和其他研究组织加入。
预测性分子显微镜
OpenFold官网中进一步说明了这项工作的意义:
在生物学中,结构和功能是密不可分的。因此,了解生物系统的机制、它们的工程以及如何影响它们意味着需要了解和理解它们的结构。该联盟正在创建最先进的基于人工智能的蛋白质建模工具,可以以原子精度预测分子结构,从而首次在开源中为研究和商业应用提供这种精度水平。世界各地的研究人员将能够使用、改进并为这种“预测性分子显微镜(predictive molecular microscope)”做出贡献。
OpenFold的使命
OpenFold是一个非营利性AI研发联盟,开发用于生物学和药物发现的免费和开源软件工具。我们的使命是为每个人带来有史以来最强大的软件--能够设计生命分子的人工智能系统。这些工具可供学术界、生物技术和制药公司或学习创造未来药物的学生使用,以加速基础生物学研究,并将没有人工智能就不可能发现的新疗法推向市场。
具体来说,这项工作旨在:开发可与最先进模型的性能竞争的许可模型;在相同的许可下提供整个训练和推理堆栈以及训练数据集;优化此模型的性能,以便在最先进且广泛可用的GPU上使用。
参考资料
https://www.businesswire.com/news/home/20220628005101/en/Academic-Industry-Leaders-Form-OpenFold-AI-Research-Consortium-to-Develop-Open-Source-Software-Tools-To-Understand-Biological-Systems-and-Discover-New-Medicines
https://openfold.io/
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