科学者らがタンパク質折り畳み向けの新しいAIモデルを開発
研究者らが前例のない精度でタンパク質構造を予測する画期的なAIシステムを発表した。このモデルは膨大なデータセットで訓練されており、創薬とバイオテクノロジーを革新する可能性がある。この進歩は、計算生物学の以前の研究に基づいている。
最近の発表で、科学者チームは、タンパク質折り畳みの長年の課題を解決するための先進的な人工知能モデルを導入した。タンパク質折り畳みとは、生命の基本構成要素であるタンパク質が、リニアなアミノ酸鎖から機能的な三次元形状を形成するプロセスを指す。このプロセスを理解することは、医学や工学などの分野で重要であり、誤った折り畳みのタンパク質はアルツハイマー病やパーキンソン病などの疾患に関与している。
新しいモデルはAlphaFold 3と名付けられ、Alphabet Inc.の子会社であるDeepMindの研究者によって開発された。このモデルは、DNA、RNA、および他の分子と相互作用する幅広いタンパク質の構造予測で90%以上の精度を達成する。「これは大きな飛躍であり、以前は扱いにくかった複雑な生体分子間相互作用をモデル化できるようになります」と、DeepMindのCEOであるDemis Hassabis氏は声明で述べた。
開発のタイムラインは2018年に遡り、当時DeepMindの初期AlphaFoldがCritical Assessment of Structure Prediction (CASP)コンペティションで優勝した。以降のイテレーションで精度が向上し、2020年にAlphaFold 2がリリースされ、公衆データベースを通じて世界の科学コミュニティに予測が提供された。最新バージョンはリガンドと修飾への対応を拡大し、以前のモデルのギャップを埋める。
背景の文脈はこの仕事の重要性を強調する。伝統的な実験的方法、例えばX線結晶解析は時間と費用がかかり、しばしば数年を要する。AI駆動の予測は研究を加速させる；例えば、COVID-19パンデミック中、AlphaFoldは潜在的な薬剤標的の特定に役立った。このモデルはProtein Data Bankのデータで訓練され、そこには20万以上の実験的に決定された構造が含まれる。
影響は広範である。創薬において、より速いタンパク質モデリングは開発タイムラインを10-15年から数ヶ月へ短縮でき、がんや感染症の新しい治療法につながる可能性がある。しかし、倫理的考慮事項が生じ、ゲノム研究のデータプライバシーや技術への公平なアクセスが含まれる。DeepMindはモデルの一部をオープンソース化して協力関係を促進することを約束した。
科学コミュニティはイノベーションを称賛する一方、一部の専門家は内在的に無秩序なタンパク質への課題などの制限を指摘する。全体として、この開発は計算生物学の転機を象徴し、健康とその先の新しいフロンティアを開くことを約束する。