Anthropic, ihmal edilen hastalıklara öncelik veren bir AI ilaç keşif projesi başlattı ve bu, araştırmacıların bir yıldır sordukları bir soruyu açıkça ortaya koymaktadır: erken aşamada ilaç keşfi için hangi AI araçları gerçekten kullanılabilir, sadece kağıt üzerinde demolar değil. Kategori hızla büyümüştür. AlphaFold akademik bir harikadan işlevsel bir araca dönüştü. RoseTTAFold gibi açık kaynak alternatifler yetişti. Yeni moleküler tasarım kütüphaneleri, bir kimyagerin bir iş istasyonunda sanal tarama çalıştırma engelini düşürür. Masaüstü için yedi AI ilaç keşif uygulamasını test ettik ve bunlar farklı işleri kapsar: yapı tahmini, moleküler tasarım, tarama ve iş akışı.
Buradaki her seçenek Windows, macOS veya Linux üzerinde çalışır — ya yerel olarak yüklü bir kütüphane olarak ya da tarayıcı tabanlı bir çalışma alanı olarak.
AI ilaç keşif aracında ne aramalı
İşlem hattı farklı aşamalara bölünür ve her birinde farklı araçlar öne çıkar:
- Yapı tahmini. Bir proteininin dizisinden 3D katlanmasını tahmin edin. AlphaFold 3, RoseTTAFold All-Atom, Chai-1, Boltz-1 ve OpenFold.
- Moleküler tasarım. Bir hedef için küçük moleküller önerilir, ilaç benzeri özelliklere göre filtreleyin. DeepChem.
- Sanal tarama / yerleştirme. Aday ligandları bir reseptor yapısına karşı eşleştirin. AutoDock Vina ve GPU çatalları.
- Özellik tahmini. ADMET (soğurma, dağılım, metabolizma, atılım, toksisite) modellemesi. DeepChem, artı ticari eklentiler.
Doğru yığın genellikle üçünü birbirine bağlar: hedefin yapısını tahmin edin, bir bileşik kütüphanesini ona karşı tarayın ve bulmak sonuçlarını ilaç benzeri özelliklere göre puanlandırın. İhmal edilen hastalık projeleri maliyet nedenleriyle açık kaynağa çok bağımlıdır.
Hızlı karşılaştırma
| Araç | En iyi kullanım | Ücretsiz plan | Kurulum | Öne çıkıyor |
|---|---|---|---|---|
| AlphaFold 3 Server | Yapı tahmini, ligand kompleksleri | Evet, kota | Web | Günde 20 iş, küçük moleküller ve iyonlarla kompleksler |
| RoseTTAFold All-Atom | Açık kaynaklı yapı tahmini | Evet | Kendi barındırılan | Ligand-protein komplekslerinin tam atom düzeyi modellemesi |
| DeepChem | Kimya için tam ML işlem hattı | Evet | Python kütüphanesi | Veri seti, modeller ve öğretici bir pakette |
| Chai-1 | Açık ağırlık AlphaFold 3 halefi | Evet | Kendi barındırılan | Antikor-antijen modellemesi, çok zincirli kompleksler |
| Boltz-1 | MIT açık ağırlık yapı modeli | Evet | Kendi barındırılan | AlphaFold 3 seviye doğruluk, izin veren lisans |
| OpenFold | PyTorch’ta yeniden uygulanan AlphaFold | Evet | Kendi barındırılan | Sıfırdan eğitilebilir, genişletilebilir |
| AutoDock Vina | Moleküler yerleştirme / sanal tarama | Evet | Kendi barındırılan | 20+ yıllık yerleştirme, GPU çatalları (Vina-GPU) mevcut |
Test ettiğimiz 7 AI ilaç keşif uygulaması
1. AlphaFold 3 Server — en iyi barındırılan yapı tahmini
AlphaFold 3 Server Google DeepMind ve Isomorphic Labs tarafından hiç yerel bilgi işlem kurmadan son teknoloji yapı tahmini almanın en hızlı yoludur. Yalnızca protein yapıları, protein-nükleik asit kompleksleri ve küçük moleküller ile iyonlar için protein-ligand komplekslerini tahmin eder. Web arayüzü dizileri ve küçük molekül SMILES’i kabul eder; sonuçlar PAE grafikleri ve pLDDT güven renklendirmesini içerir.
Eksik olduğu yeri: Sunucu üzerinden yalnızca ticari olmayan kullanım. İş kotası (~20/gün) kapaklandırılır. Ticari ekiplerin Isomorphic Labs aracılığıyla lisans alması gerekir.
Fiyatlandırma: Ticari olmayan araştırma için ücretsiz. Ticari lisanslama talep üzerine.
Platformlar: Web (Windows, macOS, Linux).
İndir: alphafoldserver.com
Sonuç: GPU’ya sahip olmadan AlphaFold 3 istediğinizde seçim yapın. Yalnızca ticari olmayan; ürün göndermesi gerekiyorsa Chai-1 veya Boltz-1 katmanı.
2. RoseTTAFold All-Atom — en iyi açık kaynak yapı tahmini
RoseTTAFold All-Atom Baker Lab’den RoseTTAFold ailesini biyolojik sistemdeki her şeyi atom çözünürlüğünde modellemek için genişletir: proteinler, nükleik asitler, küçük moleküller, iyonlar ve kovalent modifikasyonlar. Açık kaynaklı ve izin veren lisanslı, yerel olarak dağıtılabilir son teknoloji tahminleyiciye ihtiyaç duyan ticari ekipler için seçimdir.
Eksik olduğu yeri: GPU gereksinimleri önemsiz değildir (24GB+ önerilir). Kurulum barındırılan alternatiflerden daha ağırdır.
Fiyatlandırma: Ücretsiz, açık kaynak.
Platformlar: Windows (WSL aracılığıyla), macOS (sınırlı), Linux.
İndir: github.com/baker-laboratory/RoseTTAFold-All-Atom
Sonuç: Kendi barındırılan son teknoloji modele ihtiyaç duyan ticari ve endüstriyel ilaç keşif işlem hatları için seçim yapın.
3. DeepChem — en iyi tam işlem hattı kütüphanesi
DeepChem kimya, malzeme bilimi ve biyolojide derin öğrenmeyi demokratikleştirmek için açık kaynaklı Python kütüphanesidir. Veri setleri, model uygulamaları, eğitici ve önceden eğitilmiş kontrol noktalarını bir araya getirir, böylece bir kimya ekibi bir haftada “hedefimiz var” dan “tarama işlem hattımız var” a gidebilir. Topluluk tarafından desteklenen ve aktif olarak korunan.
Eksik olduğu yeri: Herhangi bir alanda dar yerine geniş. Bazı modeller tek amaçlı kütüphanelerden teknoloji devletinin gerisinde kalır.
Fiyatlandırma: Ücretsiz, açık kaynak.
Platformlar: Windows, macOS, Linux (Python).
İndir: deepchem.io · GitHub
Sonuç: Bir kütüphanede tam işlem hattı istediğinizde seçim yapın. İlaç keşfi için ML’de yeni olan bir ekip için en iyi giriş noktası.
4. Chai-1 — en iyi açık ağırlık AlphaFold 3 halefi
Chai-1 Chai Discovery’den açık ağırlık ile yayınlandı ve CASP karşılaştırmaları üzerinde AlphaFold 3 ile rekabetçi performans sağladı. Antikor-antijen ve çok zincirli kompleks modellemesinde güçlü, bu da biyolojik çalışma için önemlidir. İş istasyonu GPU’sunda yerel olarak çalışır.
Eksik olduğu yeri: RoseTTAFold ailesinden daha yeni; toplum entegrasyonları hala yetişiyor. Belgelendirme daha incedir.
Fiyatlandırma: Ücretsiz, açık ağırlık (lisans bakın).
Platformlar: Windows (WSL aracılığıyla), Linux; macOS CPU veya MPS aracılığıyla.
İndir: chaidiscovery.com · GitHub
Sonuç: Yerel olarak AlphaFold 3 seviye doğruluk ve izin veren lisanslama istediğinizde seçim yapın. Antikor tasarımı için en iyi.
5. Boltz-1 — MIT açık ağırlık yapı modeli
Boltz-1 MIT’nin Jameel Kliniğinden izin veren lisansla açık ağırlık AlphaFold 3 seviye yapı tahminleyicisi olarak yayınlandı. Protein-ligand komplekslerinde güçlü ve ince ayarlanması kolay, bu da araştırma gruplarının modeli hedef sınıflarına uyarlamasını sağlar.
Eksik olduğu yeri: Açık ağırlık seçenekleri içinde en genç. Toplum en iyi uygulamaları hala konsolidasyondadır.
Fiyatlandırma: Ücretsiz, açık ağırlık (MIT lisansı).
Platformlar: Linux; WSL aracılığıyla Windows. CPU aracılığıyla macOS.
İndir: github.com/jwohlwend/boltz
Sonuç: En izin verici lisanslı AlphaFold 3 seviye modeli istediğinizde ve ince ayarlamayı planlıyorsanız seçim yapın.
6. OpenFold — PyTorch'ta AlphaFold
OpenFold OpenFold Konsorsiyumu tarafından PyTorch’ta AlphaFold’u yeniden uygular, bunu genel veriler üzerinde yeniden eğitir ve her şeyi yayınlar: ağırlıklar, eğitim kodu, veri seti hazırlığı. Kendi sürümünüzü eğitmek, mimarisini uyarlamak veya modeli incelemek istiyorsanız, OpenFold’dan başlarsınız.
Eksik olduğu yeri: En yeni karşılaştırmalarda AlphaFold 3 seviye halefler kadar doğru değil. Sıfırdan eğitim önemli bilgi işlem gerektirir.
Fiyatlandırma: Ücretsiz, açık kaynak.
Platformlar: Linux; WSL aracılığıyla Windows.
İndir: github.com/aqlaboratory/openfold
Sonuç: Modeli genişletmek isteyen araştırma grupları için seçim yapın, sadece tahminleri tüketmeyin.
7. AutoDock Vina — en iyi moleküler yerleştirme aracı
AutoDock Vina iki dekadır sanal tarama işinin at gücüydür ve çevresindeki ekosistem (toplu ekranlar için PyRx, hızlandırılmış çalıştırmalar için Vina-GPU, özel puanlama işlevleri) ticari araçlarla rekabetçi kalmasını sağlar. Hızlı, iyi belgelenmiş ve birçok yayınlanan işlem hattının hala alıntı yaptığı referans araç.
Eksik olduğu yeri: Puanlama işlevi modern ML tabanlı skaler’lere kıyasla eski. Büyük ekranlar için kurulum çaba gerektirir.
Fiyatlandırma: Ücretsiz, açık kaynak.
Platformlar: Windows, macOS, Linux.
İndir: vina.scripps.edu · GitHub
Sonuç: Sanal tarama için seçim yapın. Tam işlem hattı için yukarıdaki yapı tahminleyicisi ile eşleştirin.
Doğru olanı seçme
- GPU’ya sahip olmadan bir yapı tahminine ihtiyacınız varsa: AlphaFold 3 Server.
- Ticari açıdan güvenli kendi barındırılan yapı tahminlemesine ihtiyacınız varsa: RoseTTAFold All-Atom, Chai-1 veya Boltz-1.
- Bir kütüphanede tam açık kaynak işlem hattı istiyorsanız: DeepChem.
- Modeli kendiniz genişletmeyi veya eğitmeyi planlıyorsanız: OpenFold.
- Sanal tarama gerekiyorsa bugün: AutoDock Vina, ideali GPU çatalı.
İhmal edilen hastalık projesi için (Anthropic konumlandırması izleyerek), açık kaynak yığını — yapı için RoseTTAFold veya Chai-1, ML işlem hattı için DeepChem, tarama için AutoDock Vina — maliyetleri düşük tutun ve köken açık.
Sıkça Sorulan Sorular
En iyi ücretsiz AI ilaç keşif aracı nedir? Barındırılan yapı tahmini için AlphaFold 3 Server, bir kütüphanede tam işlem hattı için DeepChem, sanal tarama için AutoDock Vina. Üçü de ücretsizdir.
AlphaFold 3’ü ticari olarak kullanabilir miyim? Ücretsiz sunucu aracılığıyla hayır. Ticari kullanım Isomorphic Labs lisanslanması yoluyla yapılır. Açık ağırlık alternatiflerinin (RoseTTAFold All-Atom, Chai-1, Boltz-1) izin veren lisansları vardır.
Bunlar çevrimdışı çalışır mı? AlphaFold 3 Server dışında yedi için evet. Yerel çalıştırmalar GPU bilgi işlem gerektiri; 24GB VRAM iş istasyonu çoğu iş akışını kapsar.
Ne yazılıma ihtiyacım var? Yerel olarak yapı tahminlemesi için: AlphaFold 3 seviye modeller için 24GB+ GPU VRAM önerilir. DeepChem ve AutoDock Vina mütevazı donanımda çalışır, ancak GPU hızlandırması büyük ekranlara yardımcı olur.
Anthropic’in Claude ilaç keşfi iş akışlarına yardımcı olur mu? Claude Science, ihmal edilen hastalık programından ayrı olarak başlatıldı, bu araçların çoğunu programlı olarak çalıştırabilen bir çalışma alanıdır. Temel modellerin yerini almaz; onları düzenler.
