AIがタンパク質構造を予測し、サイエンス誌とネイチャー誌の年間技術革新として掲載され、無限の可能性を秘めている

2021 年に AI 分野で最も画期的な賞を授与するとしたら、誰を選びますか? 「サイエンス」と「ネイチャー」が出した答えは、どちらも「タンパク質構造予測」です。

今年7月、タンパク質構造を予測する2つの主要なAIアルゴリズムが相次いでオープンソース化された。1つはDeepMind社の「AphaFold2」、もう1つはワシントン大学などが開発した「RoseTTAFold」である。現在、これら 2 つのアルゴリズムは、Science によって 2021 年の画期的な成果として評価されています。

タンパク質中のアミノ酸の長い鎖がねじれ、折り畳まれ、絡み合って複雑な三次元構造を形成し、その解読が困難、あるいは不可能になることはよく知られています。数十年にわたり、科学者たちは、遺伝子配列からタンパク質の構造形状を予測するだけで、生命の仕組みに関する新たな洞察の世界を切り開くことを望んできたが、進歩は遅い。

DeepMind が、タンパク質の構造を計算によって予測する方法が初めて発見されたと発表したまでは。 AIは、類似の構造を知らなくても、原子レベルでタンパク質の構造を正確に予測できます。

[[441192]]

DeepMindによると、AlphaFoldは定期的に原子レベルでタンパク質構造を予測できるという。技術的には多重配列アライメントとディープラーニングアルゴリズム設計を使用し、タンパク質構造に関する物理的および生物学的知識を組み合わせて予測結果を向上させる。 AlphaFold の画期的な研究成果は、研究者が特定の病気を引き起こすメカニズムを解明し、薬剤の設計、農作物の収穫量の増加、プラスチックを分解できる「スーパー酵素」の開発への道を開くのに役立つでしょう。

AlphaFold の論文は 7 月に Nature 誌に掲載されました。論文のアドレスは次のとおりです: https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2

最近、Alphafoldの創設者の一人であるジョン・ジャンパー氏も、Nature誌によって2021年のトップ10科学者の一人に選ばれました。

ジョン・ジャンパー

2018年にタンパク質構造予測コンペティション（CASP）で注目を集めた第1世代のAlphaFoldから、2021年にAlphaFold2が正式にオープンソースリリースされるまで、ジョン・ジャンパーはDeepMindの研究チームを率いて数々の困難を克服し、AlphaFold2が2/3のタンパク質構造予測という優れた結果を達成することを可能にしました。

同じくタンパク質構造予測研究を行っているRoseTTAFoldも、Science誌の2021年のブレークスルーに選ばれました。

RoseTTAFold は、ワシントン大学医学部のタンパク質設計研究所がハーバード大学、テキサス大学サウスウェスタン医療センター、ケンブリッジ大学、ローレンス・バークレー国立研究所などの機関と共同で開発した、ディープラーニングに基づくタンパク質予測ツールです。 RoseTTAFold は、AlphaFold2 に匹敵する超高精度を実現しますが、より高速で、必要なコンピューター処理能力も少なくなります。

RoseTTAFold は Science 誌に掲載されました。論文のアドレスは https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.abj8754 です。

構造的には、RoseTTAFold は 3 トラック ニューラル ネットワークであり、タンパク質配列のパターン、アミノ酸同士の相互作用、およびタンパク質の可能な 3 次元構造を考慮できます。この構造では、1 次元、2 次元、3 次元の情報が行き来し、ニューラル ネットワークはタンパク質の化学部分とその折り畳まれた構造についての推論に集中することができます。

驚くべきことに、12年前にはタンパク質構造予測の問題は決して解決されないと信じる科学者もいましたが、今日ではそれが現実になっています。人工知能がもたらした最大の進歩は、「不可能」を「可能」に変えることです。

より広い視点から見ると、AIはタンパク質構造予測に変化をもたらすだけでなく、科学研究分野全体に活用できる大きな可能性を秘めています。そのため、今年はAI + 数学、AI + 化学、AI + 医学など、AI for Scienceのテーマが注目を集めています。

おそらく、今後 2 年間で AI + 科学研究においてさらなるブレークスルーが起こり、誰もがそれに細心の注意を払うことになるでしょう。