新しいAIモデルがタンパク質構造予測の精度を向上させる
カリフォルニア大学バークレー校の科学者たちが、前例のない99%の精度でタンパク質構造を予測する先進的なAIモデルを発表した。この画期的な成果は、Natureに掲載された研究で詳述されており、医薬品発見と個別化医療を加速させる可能性がある。主要研究者のジェーン・スミス博士は、これをバイオテクノロジーの「ゲームチェンジャー」と表現した。
2025年10月1日、カリフォルニア大学バークレー校のジェーン・スミス博士率いるチームは、計算生物学における重要な進歩を発表した。彼らの新しいAIモデル、ProFold-Xは、3次元タンパク質構造の予測で99%の精度を達成し、複雑なケースで約90%が上限だった従来の方法、AlphaFoldを上回った。
同日にNature誌に掲載された研究では、多様な生物から得られた100万を超えるタンパク質サンプルのデータセットでモデルを訓練した。「これは医薬品発見のゲームチェンジャーです」とスミス博士は声明で述べた。「タンパク質の折り畳みを正確にモデル化することで、分子レベルで疾患をより良く理解し、標的療法をより速く設計できます。」
タンパク質の折り畳みは生物学の長年の中心的な課題であり、誤折り畳みタンパク質はアルツハイマー病やがんなどの疾患に関与している。伝統的な実験手法、例えばX線結晶解析は時間とコストがかかり、数年を要する。ProFold-Xは、量子インスパイアードコンピューティングで強化された深層学習アルゴリズムを使用して、数時間で折り畳みダイナミクスをシミュレートする。
研究のタイムラインは2024年初頭に始まり、バークレー校のチームが国立衛生研究所から資金を確保した。初期プロトタイプはProtein Data Bankのベンチマークデータセットでテストされ、予測速度が40%向上したことを示した。検証は製薬企業との協力から得られ、モデルは新規医薬品標的の95%の構造を成功裏に予測した。
この技術は有望だが、専門家は限界を指摘している。スタンフォード大学の生体物理学者で研究に関与していないアレックス・リベラ博士は、「希少タンパク質に対するモデルの性能は、実世界のアプリケーションで完全にテストされる必要がある」とコメントした。報道に大きな矛盾はないが、継続中の査読がこれらの精度数値を洗練する可能性がある。
この開発は分野での以前のAI成功に基づいており、小規模研究ラボの障壁を低減する可能性がある。示唆は農業や環境科学に及び、タンパク質工学が作物の耐性を強化したり、バイオ燃料生産を向上させたりする。ProFold-Xのオープンソースリリースは2026年初頭に予定されており、世界的な協力を呼びかける。