A nyílt forrású mesterséges intelligencia modellek új korszakot nyitnak a gyógyszerkutatás és a gyógyászat területén, forradalmasítva ezzel a gyógyszerek fejlesztésének és a betegellátás módszereit.

Fontos, hogy a Boltz-1 mesterséges intelligenciát szem előtt tartsuk, mivel a jövőben még sokszor találkozhatunk vele. Az alkotói azt remélik, hogy ez az AI modell radikálisan felgyorsítja a biomedicinával és gyógyszerfejlesztéssel összefüggő kutatások folyamatát.

Az idő múlásával egyre fejlettebb és hatékonyabb gyógyszerek, valamint egészségügyi megoldások kifejlesztésére irányuló Boltz-1 projekt vezetését Jeremy Wohlwend és Gabriele Corso doktoranduszok vállalták az amerikai MIT Jameel Klinikáján. A kutatásban Saro Passaro, valamint Regina Barzilay és Tommi Jaakkola professzorok is részt vettek. Az MIT által kiadott közlemény hangsúlyozza, hogy a cél egy olyan innovatív eszköz létrehozása volt, amely világszerte serkentheti az egészségügyi innovációkat és új tudományos felfedezéseket tesz lehetővé.

"Ez csupán az első lépés" - emelte ki Corso az MIT Stata Centerében nemrégiben tartott bemutató előadáson. "Azért választottuk a Boltz-1 nevet, nem csupán Boltz-ként, mert szándékunkban áll továbbvinni a fejlesztéseket. Reméljük, hogy a tudományos közösség aktívan részt vesz a projekt további építésében."

A fehérjék alapvető, sőt elengedhetetlen szerepet töltenek be az élet szinte minden biológiai folyamata során. Az, hogy egy fehérje milyen formát ölt, meghatározza annak funkcióját, így a szerkezetük alapos megértése elengedhetetlen új gyógyszerek és terápiák kifejlesztéséhez, illetve a specifikus funkciókkal rendelkező fehérjék tervezéséhez. Azonban a fehérjék hosszú aminosav-láncának háromdimenziós formába rendezése rendkívül bonyolult feladat. Ennek precíz modellezése évtizedek óta komoly kihívást jelent a tudományos közösség számára.

Az AlphaFold2, a DeepMind 2024-es kémiai Nobel-díjat nyert modellje már forradalmasította ezt a területet azzal, hogy gyorsan és precízen előrejelezte a fehérjék szerkezetét. Az AlphaFold3 tovább is lépett egy generatív AI modell alkalmazásával, ami jobban kezeli a komplex szerkezetek bizonytalanságait. Fontos ugyanakkor, hogy az AlphaFold3 nem teljesen nyílt forrású, ami kritikákat váltott ki a tudományos közösségből, és versenyt indított egy kereskedelmi forgalomban is elérhető modell fejlesztésére.

Az MIT csapata az AlphaFold3 alapjain kezdte meg a munkát, majd mélyrehatóan tanulmányozták annak generatív modelljét. Különböző algoritmusokat és újításokat teszteltek, amelyek közül a legjobban teljesítő megoldásokat beépítették a Boltz-1-be. A modell mellett teljes képzési és finomhangolási folyamatukat is nyilvánossá tették, hogy más tudósok is továbbfejleszthessék a modellt.

A Boltz-1 fejlesztése négy hónapnyi intenzív munkát és számos kísérletet igényelt. Az egyik legnagyobb nehézséget a Protein Data Bank által szolgáltatott heterogén és gyakran pontatlan információk kezelése jelentette. Ennek ellenére a Boltz-1 végül elérte azt a kiemelkedő pontosságot, amelyet az AlphaFold3 is produkál, még a legkomplexebb biomolekuláris struktúrák esetében is.

Jeremy, Gabriele és Saro eredményei igazán lenyűgözőek. Az ő innovatív munkájuk tette lehetővé, hogy a biomolekuláris szerkezetek előrejelzése sokkal hozzáférhetőbbé váljon, ami teljesen új irányt nyit a molekuláris tudományok területén - mondta Jaakkola. Mathai Mammen, a Parabilis Medicines vezérigazgatója is hangsúlyozta, hogy a Boltz-1 egy mérföldkő: "Az MIT Jameel Klinika által megnyitott, nyílt forráskódú technológia forradalmasítja az életmentő gyógyszerek fejlesztésének folyamatát." Az MIT csapata a Boltz-1 további fejlesztését tervezi, céljuk, hogy minimalizálják az előrejelzésekhez szükséges időt. Ehhez a nemzetközi tudományos közösséget is nyílt együttműködésre hívják, amelyet a GitHub-oldalukon keresztül valósítanak meg.