研究者らがタンパク質構造の精密予測のためのAIモデルを開発
科学者たちは、タンパク質構造を前例のない精度で予測する新しい人工知能モデルを発表しました。最近の研究で詳述されたこの画期的な成果は、創薬とバイオテクノロジーを変革する可能性があります。ケンブリッジ大学のチームによって開発されたこのモデルは、先進的な機械学習技術を活用しています。
2025年9月30日、ScienceDailyは計算生物学における重要な進歩を報じました。ケンブリッジ大学の研究者たちは、タンパク質構造を99%の精度で予測できるAIモデルを導入し、AlphaFoldなどの従来の手法を上回りました。
Nature誌に掲載されたこの研究では、モデルが世界中のデータベースから収集された100万を超えるタンパク質データセットで訓練された方法が説明されています。主要研究者のエレナ・ロッシ博士は、「この画期的な成果は、新しい治療のためのタンパク質標的のより迅速な特定を可能にすることで、創薬を革命化する可能性があります」と述べました。この開発には3年かかり、計算専門家と生物学者との協力が含まれました。
タンパク質は生命の基本的な構成要素であり、その3D構造を理解することは、がんやアルツハイマー病などの疾患に対する治療の開発に不可欠です。伝統的な方法、例えばX線結晶解析は、時間と費用がかかります。この新しいAIアプローチは、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、折り畳みプロセスをより効率的にシミュレートします。
背景の文脈から、タンパク質構造予測は1970年代以来の生物学の大きな課題であることがわかります。以前のAIツールは精度を約90%に向上させましたが、このモデルは複雑なタンパク質に対してほぼ完璧な結果を達成します。研究者たちは500の新規構造でこれをテストし、多様な生物学的機能にわたる信頼性を確認しました。
含まれる示唆には、医薬品研究の加速が含まれ、薬の開発期間を数年から数ヶ月に短縮する可能性があります。しかし、専門家は実世界のアプリケーションでのさらなる検証の必要性を指摘しています。共同執筆者のマルコ・リー博士は、「有望ですが、ラボのワークフローにこれを統合するには追加のリソースが必要です」と付け加えました。
報告に大きな矛盾は見られず、ソースは査読済み研究の統一された要約を提供しています。この開発は、AIが長年の科学的謎を解決する上でますます重要な役割を果たしていることを強調しています。