Команда разработчиков AlphaFold расформирована: ключевые сотрудники переведены на проекты Gemini или покинули Google
AlphaFold признан решением 50-летней проблемы сворачивания белков и ускорил предсказание их структур с лет до минут
В 2024 году создатели AlphaFold получили Нобелевскую премию по химии за прорыв в исследовании белков
Один из создателей AlphaFold, нобелевский лауреат Джон Джампер в июне ушёл из DeepMind в Anthropic вместе с несколькими коллегами
Отмеченная наградами команда, стоявшая за программой Google DeepMind AlphaFold, фактически прекратила существование — об этом сообщает Financial Times. Google перевёл часть ключевых участников и авторов исходных научных статей на проекты, связанные с Gemini, а также на другие научные направления; ещё несколько человек и вовсе покинули компанию. По данным издания, за последний год перераспределили большинство авторов оригинальных работ по AlphaFold, а почти четверть штатных соавторов ушла из DeepMind полностью.
Google
Что такое AlphaFold
AlphaFold — это программа искусственного интеллекта, которая по аминокислотной последовательности белка за минуты, а не за годы, предсказывает его трёхмерную структуру. Сегодня она помогает ускорять разработку лекарств и вакцин, а также изучать структурные изменения белков, связанные с нейродегенеративными заболеваниями — например, болезнью Альцгеймера и Паркинсона.
Последняя на данный момент версия, AlphaFold 3, вышла в 2024 году: она научилась предсказывать не только форму отдельных белков, но и то, как они взаимодействуют с ДНК, РНК, малыми молекулами и другими соединениями. Именно точность таких предсказаний сделала инструмент фактическим стандартом в структурной биологии.
Как решалась 50-летняя загадка
DeepMind начала разработку AlphaFold в 2018 году. Уже в 2020-м программу признали решением 50-летней «проблемы сворачивания белка» — вопроса о том, как аминокислоты самостоятельно складываются в сложные трёхмерные формы. Именно эти формы определяют биологическую роль белка. За предыдущие полвека учёные установили структуру примерно 170 000 белков с помощью таких методов, как рентгеноструктурный анализ и ядерный магнитный резонанс. Команда AlphaFold использовала накопленные данные, чтобы обучить на них свою нейросеть.
В 2021 году журнал Nature опубликовал статьи с методологией AlphaFold и предсказаниями структур всего человеческого протеома — полного набора белков, которые вырабатывает наш вид. Затем DeepMind запустила AlphaFold Protein Structure Database, открыв исследователям бесплатный доступ к более чем 200 миллионам предсказаний белковых структур.
Нобелевская премия и отток специалистов
В 2024 году генеральный директор DeepMind Демис Хассабис и Джон Джампер — на старте проекта штатный научный сотрудник, впоследствии вице-президент и ведущий инженер компании — получили Нобелевскую премию по химии за работу над AlphaFold.
Меньше чем через два года после этой награды команда фактически распалась. В июне Джампер объявил, что уходит из DeepMind в Anthropic; следом за ним туда перешли и несколько коллег, среди которых называют исследователей Йонаса Адлера и Александра Прицеля. По оценке Financial Times, компанию покинула почти четверть штатных соавторов исходных статей, и внутри DeepMind такой отток вызвал удивление.
Почему Google меняет стратегию
DeepMind подтвердил, что часть сотрудников перевели на внутренние проекты вокруг Gemini, а также на такие направления, как проектирование ферментов, управляемый термоядерный синтез и геномика. Ещё нескольких специалистов перераспределили в Isomorphic Labs — дочернюю компанию Alphabet по поиску лекарств, выделенную из DeepMind в 2021 году; у неё уже есть партнёрства с фармкомпаниями Novartis и Eli Lilly.
Всё это отражает решение Google вкладывать всё больше ресурсов в развитие Gemini и отходить от прежней модели, когда под каждую крупную научную задачу собирали отдельную команду. «Наша стратегия последних девяти лет строилась вокруг больших вызовов — конкретной цели, на которой сосредоточен каждый проект», — отметил Пушмит Кохли, вице-президент по исследованиям Google DeepMind, добавив, что теперь этот подход изменился.
Технология продолжает работать
Расформирование команды не означает закрытия самого проекта. База данных с более чем 200 миллионами предсказанных структур, сервис AlphaFold Server и версия AlphaFold 3 для научного использования по-прежнему доступны — меняется лишь организационная структура, отвечавшая за создание научного ИИ. При этом у AlphaFold появляются конкуренты: так, китайская ByteDance представила собственную модель предсказания структур белков Protenix, что уже называют «моментом DeepSeek» для биологического ИИ.
«Мы невероятно гордимся научным наследием и мировым влиянием AlphaFold, который вдохновил на создание Isomorphic Labs с миссией переосмыслить разработку лекарств, — сообщил представитель DeepMind. — Многие исследователи, стоявшие за AlphaFold, и сегодня продолжают продвигать научные и технологические достижения в Google, Google DeepMind и Isomorphic Labs».
Обновление от 30.07.26, 13:13 МСК: заголовок материала скорректирован, чтобы точнее отражать суть новости, добавлено заявление DeepMind.
