AlphaFold 3, Google DeepMind ve Isomorphic Labs tarafından geliştirilen, proteinlerin, DNA'nın, RNA'nın, ligandların (küçük ilaç molekülleri) ve diğer biyomoleküllerin 3D yapılarını ve etkileşimlerini tahmin eden AI modelidir.
Mayıs 2024'te Nature dergisinde yayınlanan AlphaFold 3, 2020'de protein katlanma problemini çözen AlphaFold 2'nin ötesine geçerek, sadece proteinleri değil "yaşamın tüm moleküllerini" (all life's molecules) modelleme kapasitesine sahip.
Platform, alphafoldserver.com üzerinden ücretsiz olarak akademik ve ticari olmayan araştırma amaçlı erişilebilir. 2026 itibarıyla 3+ milyon araştırmacı tarafından kullanılıyor ve 2024 Nobel Kimya Ödülü'nü kazandı (Demis Hassabis ve John Jumper).
AlphaFold 3'ün farkı: Multimodal model (sadece protein değil, DNA, RNA, ligand, kimyasal modifikasyonlar dahil tüm biyomoleküller), protein-ligand etkileşim tahmininde %50+ iyileştirme (klasik docking yöntemlerine göre), diffusion network (görsel üretici AI'lara benzer şekilde atom bulutundan 3D yapı oluşturma), ve ücretsiz web sunucusu (kodlama bilgisi gerektirmiyor).
AlphaFold 2'den önemli farklar: Protein-protein kompleksler, protein-nükleik asit etkileşimleri, kimyasal modifikasyonlar, ve ligand etkileşimleri.
Temel Özellikler
Protein Yapı Tahmini Amino asit dizisinden (protein sequence) 3D protein yapısı tahmin eder. AlphaFold 2'ye kıyasla lokal yapısal doğrulukta iyileştirme, ancak global doğruluk kazançları sınırlı. 200+ milyon protein yapısı AlphaFold Protein Structure Database'de (alphafold.ebi.ac.uk) ücretsiz erişime açık.
Protein-Ligand (İlaç) Etkileşim Tahmini Küçük moleküllerin (ligandlar, ilaçlar) proteinlere nasıl bağlandığını modeller. Klasik moleküler docking yöntemlerine kıyasla %50+ iyileştirme, bazı kategorilerde doğruluk %100 artış. İlaç tasarımı ve lead optimization için kritik.
DNA ve RNA Yapı Tahmini Nükleotid dizisinden DNA ve RNA 3D yapılarını tahmin eder. Protein-DNA ve protein-RNA etkileşimlerini modeller (örneğin transkripsiyon faktörleri, CRISPR kompleksleri). RoseTTAFoldNA'ya kıyasla önemli TM-score ve lokal doğruluk kazançları.
Kompleks Moleküler Montajlar Birden fazla molekülün (protein + DNA + ligand + kimyasal modifikasyonlar) birlikte nasıl 3D yapı oluşturduğunu tahmin eder. Hücresel süreçleri anlamak için kritik (gen düzenleme, replikasyon, transkripsiyon, translasyon).
Diffusion Network Mimarisi AI görsel üretici modellerine (Stable Diffusion, DALL·E) benzer şekilde, rastgele atom bulutundan başlayarak iteratif olarak 3D yapıyı oluşturur. Improved Evoformer modülü (AlphaFold 2'den geliştirilmiş) + diffusion network = yüksek doğruluk.
Güven Skorları (Confidence Metrics) Her tahmin için güvenilirlik skorları:
AlphaFold Server (Web Arayüzü) Kodlama bilgisi gerektirmeyen kullanıcı dostu web arayüzü. Google hesabıyla giriş yapın, protein/nükleik asit ismi veya dizisini girin, ligand seçin (SMILES string ile), tahmin alın. Çıktı: İnteraktif 3D görselleştirme + indirilebilir .cif dosyası.
AlphaFold Protein Structure Database (AFDB) 200+ milyon protein yapısı, UniProt kapsamı, insan proteom dahil 48 organizma proteomları. Ücretsiz erişim, indirilebilir. Custom sequence annotation entegrasyonu (2026 yeni özellik).
Akademik Kullanım için Model Kodu ve Ağırlıkları Kasım 2024'ten beri AlphaFold 3 model kodu ve ağırlıkları akademik kullanım için açık kaynak (GitHub). Araştırmacılar kendi varyantlarını eğitebilir, optimize edebilir. Dikkat: Eğitim verisi ve prosedürleri henüz paylaşılmadı.
Kimler İçin Uygun?
Yapısal biyologlar ve protein biyokimyacılar İlaç keşfi araştırmacıları Moleküler biyologlar ve genetikçiler Biyoinformatik ve hesaplamalı biyoloji uzmanları Akademisyenler (biyokimya, farmakoloji, tıp) Biyoteknoloji ve farmasötik şirketleri (akademik lisans) Öğrenciler (lisans, lisansüstü, doktora)
Fiyatlandırma (2026 güncel)
%100 Ücretsiz (Akademik ve Ticari Olmayan Araştırma): AlphaFold Server ve AlphaFold Protein Structure Database tamamen ücretsiz. Akademik ve ticari olmayan araştırma için sınırsız erişim. Google hesabı gerekli (AlphaFold Server için). Hesap oluşturma ücretsiz.
Ticari Kullanım: Ticari kullanım için Isomorphic Labs ile lisanslama anlaşması gerekli. Isomorphic Labs, farmasötik şirketlerle işbirliği yaparak AlphaFold 3'ü gerçek dünya ilaç tasarım problemlerine uyguluyor. Fiyatlandırma özel, iletişime geçin.
Model Kodu ve Ağırlıkları: Akademik kullanım için GitHub'da ücretsiz. Lisans: Non-commercial use only (ticari olmayan kullanım).
AlphaFold Protein Structure Database: Ücretsiz, açık erişim. İndirme, API erişimi mevcut.
ÖNEMLİ NOTLAR:
Kullanım Bilgileri
Web tabanlı (alphafoldserver.com) – tarayıcıdan erişim Google hesabı gerekli Kodlama bilgisi gerektirmiyor Desteklenen girdiler: Protein amino asit dizisi, nükleotid dizisi (DNA/RNA), ligand (SMILES string veya önceden tanımlı liste) Desteklenen çıktılar: .cif dosyası (3D yapı), interaktif 3D görselleştirme, güven skorları (pLDDT, pTM, ipTM, pAE) AlphaFold Protein Structure Database (alphafold.ebi.ac.uk) – ayrı platform, 200M+ protein yapısı Model kodu: GitHub (akademik lisans) Arayüz İngilizce
Örnek Kullanımlar
Protein 3D yapısını tahmin etmek → AlphaFold Server'a git → Protein amino asit dizisini gir → "Predict structure" tıkla → Birkaç dakika içinde 3D yapı tahmini + güven skorları al → .cif dosyasını indir.
Protein-ligand etkileşimini modelleme (ilaç tasarımı) → Protein dizisini gir → Ligand (küçük ilaç molekülü) ekle (SMILES string veya listeden seç) → Tahmin yap → Protein ve ligandın birlikte 3D yapısını ve etkileşim noktalarını gör.
CRISPR kompleks yapısını tahmin etmek → Cas9 protein dizisini + hedef DNA dizisini gir → AlphaFold 3 protein-DNA kompleks yapısını tahmin eder → CRISPR mekanizmasını anlamak için kullan.
Antikor-antijen etkileşimi → Antikor dizisini + antijen dizisini gir → AlphaFold 3 antikor-antijen kompleks yapısını tahmin eder → AlphaFold-Multimer'dan önemli ölçüde üstün performans.
Akademik araştırma için model kodu kullanma → GitHub'dan AlphaFold 3 kodunu indir → Kendi veri setinle eğit veya optimize et → Proprietary yapı verisini kullanarak custom varyant oluştur (akademik lisans gerekir).
AlphaFold 3, 2026'da protein yapısı ve biyomolekül etkileşim tahmini alanında devrim yaratan bir platformdur. 2024 Nobel Kimya Ödülü, Nature yayını, 3+ milyon araştırmacı kullanımı, ve %50+ protein-ligand etkileşim doğruluk iyileştirmesi ile bilimsel etkisi kanıtlanmış.
Güçlü yanları: Tamamen ücretsiz (akademik kullanım), multimodal (protein + DNA + RNA + ligand), diffusion network (yüksek doğruluk), kodlama bilgisi gerektirmeyen web arayüzü, 200M+ protein veritabanı (AFDB).
Zayıf yanları: Eğitim verisi açık kaynak değil, peer review eksikliği (Nature editörlerine açık mektupla eleştiri), model kodu geç açıldı (Kasım 2024), gerçek etkileşim garantisi yok (en olası yapıyı tahmin eder, gerçek etkileşim olmayabilir), RNA monomer tahmininde trRosettaRNA daha iyi.
Genel olarak, yapısal biyologlar, ilaç keşfi araştırmacıları ve akademisyenler için protein ve biyomolekül yapı tahmininde vazgeçilmez bir araç, özellikle ilaç tasarımı, CRISPR, gen düzenleme ve yapısal biyoloji araştırmalarında.