Google DeepMind sorprendió a la comunidad científica al anunciar la liberación del código fuente y los pesos del modelo de AlphaFold 3 para uso académico.
La decisión llegó solo semanas después de que Demis Hassabis y John Jumper, responsables de la creación del sistema, fueran premiados con el Premio Nobel de Química de 2024 por su contribución a la predicción de estructuras proteicas.
Según la empresa, la novedad podría acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos médicos y revolucionar la investigación científica, permitiendo una comprensión más profunda de las interacciones moleculares complejas que sustentan la vida.
AlphaFold 3 representa un avance significativo respecto a las versiones anteriores. Mientras que AlphaFold 2 predecía estructuras de proteínas aisladas, la nueva versión es capaz de modelar interacciones entre proteínas, ADN, ARN y pequeñas moléculas, elementos esenciales en la investigación de nuevos medicamentos.
Además, promete reducir meses de trabajo de laboratorio y ahorrar millones en inversiones, con resultados más rápidos y precisos en el área de la biomedicina.
Sin embargo, con la liberación parcial del código en código abierto, DeepMind ofrece un punto intermedio, permitiendo acceso académico bajo permiso y equilibrando demandas científicas y comerciales.
No obstante, los investigadores aún defienden una apertura completa del sistema con fines científicos.