比擬AlphaFold3，美國(guó)推出新一代蛋白預(yù)測(cè)系統(tǒng)OpenFold

潘 展|整理

近日，科學(xué)家發(fā)布了一款新型開(kāi)源人工智能（AI）模型的預(yù)覽版，該模型可預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。科學(xué)家表示，其性能已接近谷歌DeepMind具有革命性意義的蛋白質(zhì)折疊AI模型AlphaFold3。

這款名為OpenFold3的系統(tǒng)由OpenFold聯(lián)盟開(kāi)發(fā)。該聯(lián)盟是一家由學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)與私營(yíng)研究團(tuán)隊(duì)組成的非營(yíng)利性合作組織，總部位于美國(guó)加利福尼亞州戴維斯市，隸屬于開(kāi)放分子軟件基金會(huì)（OMSF），背后匯聚了哥倫比亞大學(xué)AlQuraishi實(shí)驗(yàn)室、勞倫斯利弗莫爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室生物韌性項(xiàng)目等頂尖科研力量，以及諾和諾德、拜耳等37家行業(yè)巨頭聯(lián)盟成員的支持。

AlphaFold3模型圖，圖片來(lái)源：Google DeepMind

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OpenFold與AlphaFold

OpenFold的核心功能是從氨基酸序列到三維結(jié)構(gòu)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，研究者只需輸入蛋白質(zhì)的氨基酸序列，模型就能快速輸出其折疊形成的三維結(jié)構(gòu)。該模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)涵蓋超過(guò)30萬(wàn)個(gè)分子結(jié)構(gòu)，以及一個(gè)包含4000多萬(wàn)個(gè)結(jié)構(gòu)的合成數(shù)據(jù)庫(kù)。截至目前，其開(kāi)發(fā)成本已達(dá)1700萬(wàn)美元。

真正讓OpenFold脫穎而出的，是它首次實(shí)現(xiàn)了蛋白質(zhì)與其他分子相互作用結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)能力。無(wú)論是涵蓋市面上大多數(shù)藥物的小分子配體還是核酸，OpenFold都能精準(zhǔn)模擬它們與蛋白質(zhì)結(jié)合后的共折疊結(jié)構(gòu)。這一突破對(duì)藥物研發(fā)意義重大，以往需要大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的藥物-靶點(diǎn)結(jié)合效果，如今可通過(guò)模型提前預(yù)測(cè)，顯著降低研發(fā)成本與風(fēng)險(xiǎn)。

OpenFold最核心的優(yōu)勢(shì)，在于其完全開(kāi)源的屬性。它采用Apache 2.0許可協(xié)議，所有軟件組件均無(wú)保留開(kāi)放。所有用戶可自由測(cè)試或用新數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型、開(kāi)發(fā)新應(yīng)用，甚至可以根據(jù)需求調(diào)整模型代碼。這是部分開(kāi)源的AlphaFold3無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。

OpenFold聯(lián)盟部分成員 圖片來(lái)源：公司官網(wǎng)

與AlphaFold3的產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景限制相比，OpenFold實(shí)現(xiàn)了學(xué)術(shù)+產(chǎn)業(yè)雙場(chǎng)景覆蓋。尤其滿足了企業(yè)自定義開(kāi)發(fā)的需求。例如，企業(yè)可結(jié)合自有數(shù)據(jù)，針對(duì)特定疾病的靶點(diǎn)蛋白微調(diào)模型，提升預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度。

OpenFold基于PyTorch框架構(gòu)建，同時(shí)支持在 NVIDIA NIM（容器化加速 API）上使用。這意味著它能在任意環(huán)境中部署，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模推理，既保證了高速運(yùn)行，又優(yōu)化了計(jì)算資源消耗，避免了高配置依賴的痛點(diǎn)。

此外，其采用模塊化架構(gòu)，可直接適配生物制藥、材料科學(xué)等不同領(lǐng)域的工作流程，甚至能解讀企業(yè)原生格式數(shù)據(jù)。企業(yè)無(wú)需調(diào)整數(shù)據(jù)格式，減少了資源占用。

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賦能現(xiàn)實(shí)應(yīng)用，創(chuàng)造實(shí)際價(jià)值

目前，OpenFold的應(yīng)用已覆蓋三大核心方向：

一是預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)與藥物、核酸等分子的共折疊結(jié)構(gòu)，為藥物篩選提供依據(jù)；

二是整合到蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)流程，檢測(cè)反向折疊工具（如 ProteinMPNN）生成的序列結(jié)構(gòu)合理性；

三是深度融入藥物研發(fā)價(jià)值鏈——從靶點(diǎn)選擇、分子設(shè)計(jì)優(yōu)化，到臨床患者分層，全方位提升研發(fā)效率。

OpenFold的實(shí)用價(jià)值已得到眾多行業(yè)龍頭的驗(yàn)證，多家大型企業(yè)已承諾采用 OpenFold3以加速新療法和新產(chǎn)品的研發(fā)進(jìn)程。諾和諾德的科學(xué)家將通過(guò)調(diào)整模型適配內(nèi)部研發(fā)流程與專有數(shù)據(jù)，加速新療法發(fā)現(xiàn)。Outpace Bio將借助模型開(kāi)發(fā)搭載專用分子電路的新型細(xì)胞療法，突破傳統(tǒng)細(xì)胞治療的局限。拜耳作物的科學(xué)家將用其研究植物、雜草和害蟲(chóng)的蛋白質(zhì)，加速新型作物保護(hù)分子及性狀開(kāi)發(fā)。賽勒斯生物技術(shù)則計(jì)劃基于模型設(shè)計(jì)治療自身免疫性疾病的新型酶類藥物，縮短研發(fā)周期。

機(jī)器學(xué)習(xí)將蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域推向一個(gè)新的發(fā)展階段

“能夠預(yù)測(cè)配體與其靶點(diǎn)結(jié)合的結(jié)構(gòu)，這一能力將對(duì)整個(gè)研發(fā)價(jià)值鏈產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響——它有助于指導(dǎo)更優(yōu)靶點(diǎn)的選擇、加速分子設(shè)計(jì)與優(yōu)化，并為臨床患者分層提供依據(jù)，” 諾和諾德數(shù)字化學(xué)與分子設(shè)計(jì)副總裁、OpenFold 聯(lián)盟執(zhí)行委員會(huì)成員彼得?克拉克（Peter Clark）表示，“獲得一個(gè)可供更廣泛群體使用、調(diào)整和優(yōu)化的開(kāi)源模型，將推動(dòng)我們更快、更低成本地為患者提供更優(yōu)質(zhì)藥物的承諾落地。”

“AlphaFold之父”Jumper（左）和Hassabis在2023年拉斯克獎(jiǎng)?lì)C獎(jiǎng)典禮上

開(kāi)放分子軟件基金會(huì)（OMSF）還將聯(lián)合英國(guó)政府計(jì)劃利用合作方數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，同時(shí)利用人工智能結(jié)構(gòu)生物學(xué)（AISB）網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合多家大型藥企，用藥企專有數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。

此外，OMSF還推動(dòng)了原子分子模擬、藥代動(dòng)力學(xué)預(yù)測(cè)等協(xié)同項(xiàng)目。這些項(xiàng)目共同表明，圍繞OpenFold3 的生態(tài)系統(tǒng)正在不斷拓展，其作為未來(lái)模型開(kāi)發(fā)共享基礎(chǔ)的作用也日益凸顯。

聯(lián)盟執(zhí)行委員會(huì)主席伍迪?謝爾曼指出：“OpenFold 將通過(guò)社區(qū)反饋持續(xù)優(yōu)化性能，未來(lái)幾個(gè)月將發(fā)布正式版，力爭(zhēng)實(shí)現(xiàn)與 AlphaFold3 性能完全持平”。

蛋白質(zhì)人工智能領(lǐng)域在不久的將來(lái)或?qū)⒂瓉?lái)OpenFold與AlphaFold雙雄時(shí)代。

https://www.nature.com/articles/d41586-025-03546-y

https://www.businesswire.com/news/home/20251028507233/en/OpenFold-Consortium-Releases-Preview-of-OpenFold3-An-Open-Source-Foundation-Model-for-Structure-Prediction-of-Proteins-Nucleic-Acids-and-Drugs

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