多名學者聯名信批評AlphaFold3不透明

在5月8日當地時間,DeepMind宣布發布了AlphaFold 3,這是一款備受矚目的生物學預測工具。這一重大突破在科學界引起了巨大的反響。

蛋白質預測領域的專家們認為,AlphaFold 3具有革命性和令人印象深刻的特點。他們表示,這項工具可以廣泛應用于蛋白質、DNA、RNA、小分子等各種生物分子的結構和相互作用的預測。

AlphaFold 3的模型由DeepMind和AI制藥公司Isomorphic Labs共同開發,相關研究成果已發布在《自然》雜志上。然而,該研究并未公開底層代碼,僅提供受限制的訪問權限,這引發了科學界的廣泛批評。截至5月14日,已有超過650名研究人員聯名簽署公開信,表達了對代碼不公開的失望,并批評期刊違反了代碼可用性的規定。

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圖:多名學者聯名信

將在6個月內為學界提供開源模型

AlphaFold 3目前只能通過網絡服務器訪問,每日請求限制為20次(發布之初請求限制是10次)。此外,用戶在分析分子方面也面臨限制。例如,它無法預測蛋白質與新型藥物之間的相互作用,這可能是為了防止與Isomorphic Labs的競爭。

AlphaFold 3的代碼在《自然》雜志的論文審查過程中并未公開。??怂共趟拱┌Y中心的計算結構生物學家Roland Dunbrack是這封信的組織者之一,他表示在收到手稿時沒有辦法測試程序。Dunbrack說:“在與雜志社聯系后,我獲得了網絡服務器早期版本的訪問權限,但在文章發表前,我曾多次要求提供代碼,但都沒有得到回應。我不明白編輯為什么要在這種情況下把它送審?!?/p>

美國加州大學舊金山分校的結構生物學家、這封信的組織者之一James Fraser說:“這篇論文沒有提供理由,只是提出‘未提供代碼’,這似乎違反了《自然》雜志的政策?!薄蹲匀弧返木庉嬚咭幎ǎ鹤髡弑仨毤皶r向讀者提供代碼,不得有不適當的限制。

這一明顯的矛盾引起了研究人員的憤怒。瑞典斯德哥爾摩大學的生物物理學家、這封信的署名者Erik Lindahl說:“在我看來,這項工作的大部分內容都不符合科學研究的要求,實際上這是一則商業廣告?!?/p>

面對批評,《自然》雜志主編Magdalena Skipper發表聲明,為該雜志處理這篇論文的方式進行了辯護。她指出,盡管《自然》力求在每個機會中提高透明度,但在某些情況下可能無法公開研究數據或代碼。編輯們會考慮很多不同的因素,包括對生物安全的潛在影響以及由此帶來的倫理挑戰,在這種情況下,編輯部會與作者合作提供支持可重復性的替代方案。

自公開信發布以來,DeepMind研究人員已經表示,有關AlphaFold 3的更多信息即將發布。DeepMind研究員、AlphaFold 3論文的作者之一Pushmeet Kohli發布推文,回應學界的質疑和不滿,宣布將在6個月內為學界提供開源模型。

“AlphaFold 3測試全軍覆沒”

AlphaFold 2于2020年發布以來,科學家們已經廣泛使用這一工具預測了各種蛋白質結構、發現了藥物以及繪制了多種已知蛋白質。

AlphaFold 3的進步在于它不僅可以處理蛋白質,還可以同時輸入核酸、小分子、金屬離子等物質,并預測它們會如何與蛋白質結合。因為蛋白質不可能孤立地發揮作用,而是需要與其他物質產生交流,這一過程也是科學家們最關心的。

5月9日晚,中國科學院院士、深圳灣實驗室主任顏寧在個人微博賬號發布長文表示,“我對AI的態度總結起來其實是兩個字‘敬畏’,它的發展速度超乎想象。每次我都是指出AlphaFold版本當前不能解決的問題,比如最近我比較癡迷的glycoproteins、那些‘暗物質’們、in situ structures(原位結構),等等。但終歸也只是時間問題?!?/p>

她強調:“這次的server版本我覺得是一個速度和準確度的平衡,正確率不是最好的。我現在手上有三個比較奇怪的蛋白,之前我自己搭的AF2 multimer可以在很低的ranking position找到一兩個正確的conformation,這次的server版本測試全軍覆沒?!?/p>

她在文末指出:“AI一定會越來越強大,如何擁抱新技術,問出更有意思的問題,才是相關科研工作者現在更關注的?!?/p>

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