麻省理工學院（MIT）科學家們最近發佈了一款強大的開源人工智能模型，名爲 Boltz-1。這一創新有望顯著加速生物醫學研究和藥物開發。

Boltz-1是首個完全開源的模型，能夠在生物分子結構預測方面達到與谷歌 DeepMind 的 AlphaFold3相同的先進水平。該模型的開發團隊來自 MIT Jameel 機器學習健康診所，主要由研究生傑里米・沃爾文德和加布裏埃爾・科爾索領導，合作團隊還包括 MIT 的研究員薩羅・帕薩羅以及電氣工程與計算機科學教授瑞吉娜・巴茲利和湯米・亞卡拉。

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在12月5日的發佈會上，沃爾文德和科爾索表示，他們的最終目標是促進全球合作，加速科學發現，並提供一個穩健的平臺以推進生物分子建模。科爾索提到，“我們希望這能成爲社區的起點”，並強調 “Boltz-1” 而非 “Boltz” 的命名意圖在於鼓勵社區的參與。

蛋白質在幾乎所有生物過程中都起着關鍵作用，而蛋白質的形狀與其功能密切相關，因此瞭解蛋白質的結構對於設計新藥或工程化具有特定功能的新蛋白質至關重要。由於蛋白質長鏈氨基酸摺疊成三維結構的過程極其複雜，準確預測其結構一直是科學界面臨的重大挑戰。

DeepMind 的 AlphaFold2通過機器學習快速預測3D 蛋白質結構，精確度高得讓實驗科學家難以分辨。AlphaFold3則在此基礎上進行改進，採用了生成式 AI 模型，但由於它並非完全開源，受到科學界的批評。因此，MIT 的研究團隊着手開發 Boltz-1，遵循 AlphaFold3的基本思路，並在此基礎上進行改進，提升模型的準確性和預測效率。

研究團隊耗時四個月，進行了多次實驗，克服了在蛋白質數據銀行中遇到的模糊性和異質性問題。最終，他們的實驗表明 Boltz-1在複雜生物分子結構預測方面達到了與 AlphaFold3相同的精度。

研究人員計劃繼續提升 Boltz-1的性能，並縮短預測時間。他們還邀請研究者在 GitHub 上試用 Boltz-1，並通過 Slack 頻道與其他用戶交流。研究團隊希望 Boltz-1能夠促進更廣泛的合作，激發社區的創造性應用。

項目:https://jclinic.mit.edu/democratizing-science-boltz-1/

劃重點:  

🌍 Boltz-1是首個完全開源的生物分子結構預測模型，達到與 AlphaFold3相同的性能。  

🧬 該模型的開發旨在促進全球合作，推動生物醫學研究與藥物開發。  

🔬 MIT 團隊希望通過 Boltz-1簡化蛋白質結構預測，使更多科研人員能夠使用這一強大工具。