650多名學者批評AlphaFold3不透明

發布時間：2024-05-26 20:28 原文鏈接： 650多名學者批評AlphaFold3不透明

當地時間5月8日，谷歌DeepMind發布其生物學預測工具AlphaFold的最新版本——AlphaFold 3。這一重大成果在科學界引起了巨大轟動。

在蛋白質預測領域專家看來，AlphaFold 3是“變革性的”和“令人印象深刻的”。他們表示，這項工作可以用于測序蛋白質、DNA、RNA、小分子等幾乎所有生物分子結構和相互作用。

此次AlphaFold3的模型是DeepMind和AI制藥公司Isomorphic Labs共同開發的，這項研究已發表在《自然》雜志上。但其不公開底層代碼、僅提供受限訪問的舉措，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，表示對論文不提供代碼感到失望，并批評期刊違背了其關于代碼可用性的規定。

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。福克斯蔡斯癌癥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。”

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。”《自然》的編輯政策規定：作者必須及時向讀者提供代碼，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。”

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”

自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。”

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。”

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。”

參考鏈接：

https://www.isomorphiclabs.com/articles/a-glimpse-of-the-next-generation-of-alphafold

https://www.science.org/content/article/limits-access-deepmind-s-new-protein-program-trigger-backlash

https://retractionwatch.com/2024/05/14/nature-earns-ire-over-lack-of-code-availability-for-google-deepmind-protein-folding-paper/

（原標題：感到失望！650多名學者聯名批評AlphaFold 3不透明）