タンパク質構造予測完全オープンソース「openfold3」動作推奨PC
タンパク質やDNAなどの複合体の予測に！ 高精度予測AIモデル「openfold3」にお勧めのワークステーション
※掲載製品は参考価格となりますので、最新価格については都度お問い合わせください。
製品紹介
openfold 3は、タンパク質だけでなく、DNA、RNA、リガンドなどの複雑な分子の構造と相互作用を高精度に予測する完全オープンソースのAIモデルです。医薬品開発やゲノム研究など、生命科学全般の研究を加速させています。
2025年、タンパク質構造予測の分野に新たな革命が起きています。
OpenFoldコンソーシアムが発表したOpenFold3は、GoogleDeepMindのAlphaFold3に匹敵する性能を持ちながら、完全にオープンソースで提供される画期的なAIモデルです。このモデルは、タンパク質だけでなく核酸や薬物分子の構造予測も可能で、創薬研究の新たな可能性を切り開いています。従来のAlphaFold3は高い性能を誇る一方で、商用利用には制限があり、研究者や企業にとって活用の障壁となっていました。OpenFold3はこの問題を解決し、学術研究から商業利用まで幅広い用途で自由に使用できる環境を提供します。これにより、世界中の研究機関や製薬企業が最先端のAI技術を活用した構造予測を行えるようになります。
2025年、タンパク質構造予測の分野に新たな革命が起きています。
OpenFoldコンソーシアムが発表したOpenFold3は、GoogleDeepMindのAlphaFold3に匹敵する性能を持ちながら、完全にオープンソースで提供される画期的なAIモデルです。このモデルは、タンパク質だけでなく核酸や薬物分子の構造予測も可能で、創薬研究の新たな可能性を切り開いています。従来のAlphaFold3は高い性能を誇る一方で、商用利用には制限があり、研究者や企業にとって活用の障壁となっていました。OpenFold3はこの問題を解決し、学術研究から商業利用まで幅広い用途で自由に使用できる環境を提供します。これにより、世界中の研究機関や製薬企業が最先端のAI技術を活用した構造予測を行えるようになります。
仕様・スペック
OpneFoldはGPUメモリを大量に使用するため、VRAM容量がパフォーマンスの鍵となります。
大規模なタンパク質や複合体の予測、あるいは商用・研究機関での利用には、プロフェッショナル向けのH200が最適です。こちらは膨大なメモリ帯域幅と計算能力を備えています。
APPLIED
GP-EP9454x2A3Q960U4U3
■ CPU：【2CPU】AMD EPYC 9454 (2.75GHz/最大3.8GHz/48コア)
■ メモリ： 1,024GB （64GB×16）
■ ストレージ：960GB U.3 NVMe SSD
■ オンボード：ASPEED AST2600 BMC 64GB
（Mini DisplayPort ｘ1）
■ GPU：NVIDIA H200 Tensor Core GPU 141GB
■ OS： Ubuntu 22.04 LTS
■ 電源： [4基] 3,000W/200V - 80 Plus Titanium 認証
■ 3年間センドバック方式ハードウェア保証
大規模なタンパク質や複合体の予測、あるいは商用・研究機関での利用には、プロフェッショナル向けのH200が最適です。こちらは膨大なメモリ帯域幅と計算能力を備えています。
APPLIED
GP-EP9454x2A3Q960U4U3
■ CPU：【2CPU】AMD EPYC 9454 (2.75GHz/最大3.8GHz/48コア)
■ メモリ： 1,024GB （64GB×16）
■ ストレージ：960GB U.3 NVMe SSD
■ オンボード：ASPEED AST2600 BMC 64GB
（Mini DisplayPort ｘ1）
■ GPU：NVIDIA H200 Tensor Core GPU 141GB
■ OS： Ubuntu 22.04 LTS
■ 電源： [4基] 3,000W/200V - 80 Plus Titanium 認証
■ 3年間センドバック方式ハードウェア保証
用途・実績例
1. 創薬研究・医薬品開発の加速 (Drug Discovery)
タンパク質-薬剤（小分子）結合予測: タンパク質と候補薬剤分子がどのように結合するか（共折れ：Co-folding）を予測し、標的タンパク質に対する特異性の高い治療薬を設計する。
タンパク質複合体構造の予測: タンパク質同士、タンパク質とDNA/RNA、タンパク質とリガンドなど、複数の分子が結合した状態の3次元構造を高速・高精度に予測。
in-silicoスクリーニング: コンピュータ上で大量の化合物と標的タンパク質の相互作用を予測し、有望な候補を絞り込む。
2. タンパク質工学 (Protein Engineering)
タンパク質の安定性評価: タンパク質が安定して存在できる構造を予測し、酵素の最適化や機能改善に応用する。
De Novo（新規）タンパク質設計: 自然界に存在しない新しいタンパク質の構造を予測し、その機能を検証する。
3. 生物学的メカニズムの解明 (Basic Biological Research)
タンパク質と核酸（DNA/RNA）の相互作用分析: 分子生物学的な相互作用のメカニズムを理解するための分子顕微鏡として活用。
抗体-抗原結合予測: 新しい抗体治療薬の開発において、抗原と抗体の結合界面を詳細に予測。
4. 産業界における安全なAI運用 (Enterprise Use)
オンプレミス・プライベートクラウド環境での運用: 外部APIに依存せず、自社の機密データを保護しながら、独自のデータ（秘密データ）で再学習（ファインチューニング）や推論を行う。
タンパク質-薬剤（小分子）結合予測: タンパク質と候補薬剤分子がどのように結合するか（共折れ：Co-folding）を予測し、標的タンパク質に対する特異性の高い治療薬を設計する。
タンパク質複合体構造の予測: タンパク質同士、タンパク質とDNA/RNA、タンパク質とリガンドなど、複数の分子が結合した状態の3次元構造を高速・高精度に予測。
in-silicoスクリーニング: コンピュータ上で大量の化合物と標的タンパク質の相互作用を予測し、有望な候補を絞り込む。
2. タンパク質工学 (Protein Engineering)
タンパク質の安定性評価: タンパク質が安定して存在できる構造を予測し、酵素の最適化や機能改善に応用する。
De Novo（新規）タンパク質設計: 自然界に存在しない新しいタンパク質の構造を予測し、その機能を検証する。
3. 生物学的メカニズムの解明 (Basic Biological Research)
タンパク質と核酸（DNA/RNA）の相互作用分析: 分子生物学的な相互作用のメカニズムを理解するための分子顕微鏡として活用。
抗体-抗原結合予測: 新しい抗体治療薬の開発において、抗原と抗体の結合界面を詳細に予測。
4. 産業界における安全なAI運用 (Enterprise Use)
オンプレミス・プライベートクラウド環境での運用: 外部APIに依存せず、自社の機密データを保護しながら、独自のデータ（秘密データ）で再学習（ファインチューニング）や推論を行う。
