OpenFold3开源AI模型发布，性能接近AlphaFold3且应用更开放

美国非营利性学术组织OpenFold联盟于10月28日正式发布开源人工智能模型OpenFold3预览版，其性能表现接近谷歌DeepMind开发的AlphaFold3。该模型基于30余万种分子结构和4000万种合成结构数据库训练，可预测蛋白质三维结构及分子间相互作用，开发成本达1700万美元。

OpenFold联盟执行委员会主席Woody Sherman表示，当前模型功能虽未完全达到AlphaFold3水平，但将通过研究人员的测试反馈持续优化。预览版已开放代码供学术测试，完整版计划在未来数月推出。值得注意的是，与AlphaFold3的学术限制不同，OpenFold3未来将面向所有研究机构及制药企业开放应用。

行业合作方面，百时美施贵宝、武田制药等跨国药企通过联邦数据共享模式，贡献数千组蛋白质-小分子结构数据用于模型训练。阿菲瑞斯计算平台在保障数据安全的前提下整合多方数据集，旨在提升模型预测精度。百时美施贵宝副总裁Payal Sheth指出，这种协作模式能突破单一机构的技术瓶颈。

学术界对该进展持积极态度。麻省理工学院研究员Regina Barzilay评价称，开源工具的涌现将促进生物分子相互作用研究的发展。范德比尔特大学计算生物学家Stephanie Wankowicz认为，不同算法模型的比较研究有助于揭示核心技术要素。目前已有生物技术公司着手应用该模型开发自身免疫疾病药物及农业防护分子。