Amazon SageMaker JumpStartで

OpenFold3は全原子構造予測モデルで、複数鎖のタンパク質複合体、タンパク質-核酸複合体、タンパク質-リガンド複合体を1回の予測で折り畳む。開発陣はOpenFold3-previewを研究用プレビューと位置づけており、AWSが管理するコンテナとしてマネージドなAmazon SageMaker AIエンドポイント上で動作する。折り畳み時間はクエリ内の鎖の数と長さに応じて増大し、実際のタンパク質では数分かかることも多く、リアルタイムエンドポイントの上限である60秒を超えるため、このエンドポイントは非同期推論を採用している。この設計により、急増するリクエストを内部でキューに溜め、キューが空のときはインスタンスをゼロまでスケールできるため、実験の合間にアイドル状態のインスタンス費用を払わずに済む。独自配列については、ネットワーク分離を有効にしたエンドポイントで事前計算済みのMSAを受け付けるため、チームは配列を公開サーバーに送らず、自ら管理するインフラ上でアラインメントを生成できる。炭酸脱水酵素IIを亜鉛およびアセタゾラミドと共に折り畳むテストでは、MSAを供給することで信頼度指標が大幅に改善し、既知の結合様式が再現された。一方、予測時間は約1.5分にとどまった。