スーパーコンピューターが人間のタンパク質の秘密暗号を「解読」

宇宙の深さを探索するために設計されたスーパーコンピューターは、生命の言語を解読するというまったく別の目的に使用されました。彼の研究者 グラスゴー大学 巨大なコンピューティング能力を活用した 立ち上がる – 英国の研究センターによる素粒子物理学と天体物理学の研究で一般的に使用されている機械の ディラック – モデルを作成する 人工知能 タンパク質がどのように相互に「通信」するかを理解することができます。結果は次のように呼ばれます PLM-Interact そして、がんからウイルス感染症に至るまで、病気の診断と治療へのアプローチ方法を根本的に変えることを約束します。

タンパク質は生命の本当の「機械」です。組織の成長から細胞のシグナル伝達に至るまで、あらゆる生物学的プロセスは相互作用に依存しています。しかし、これらの相互作用を理解することは非常に複雑です。研究室では、2 つのタンパク質がどのように結合するか、または一緒に機能するかを特定するには、数年とは言わないまでも、数か月かかることがあります。そこで、Tursa が登場します。これは、科学者が 421,000 対を超えるヒトタンパク質で 6 億 5,000 万のパラメーターの言語モデルをトレーニングできるようにする「エクストリーム スケーリング」GPU システムです。

簡単に言えば、AI は言語学者が未知の言語を分析するようにタンパク質を読み取り、パターン、構文規則、意味関係を認識することを「学習」しました。その論理は、単語を組み合わせて意味のある文章を作るのと同じように、タンパク質も生物学的機能を活性化または調節するために特定の方法で組み合わせられる、というものです。

結果は印象的なものでした。の PLM-Interact などの最新モデルと比較して、16 ～ 28% 向上した精度で予測できました。 アルファフォールド3 彼女 Googleディープマインド、どのタンパク質が相互作用するのか、そして特定の変異がこのコミュニケーションをどのように妨害するのか。実験では、他のモデルが特定したのは 1 つだけでしたが、このモデルは、RNA 重合や細胞内タンパク質輸送などの重要な生物学的プロセスに関連する 5 つの主要なタンパク質相互作用を特定しました。

研究の最も興味深い要素の 1 つは、 PLM-Interact また、遺伝子変異の影響を分析することもでき、遺伝性疾患やがんを理解するための新しい視点を提供します。このシステムがヒトとウイルスのタンパク質からのデータを使用してトレーニングされると、ウイルスがどのようにヒトの細胞に結合するかをより正確に予測できるようになりました。

教授が指摘したように デビッド・L・ロバートソン研究リーダーの一人、

ウイルスが人体とどのように相互作用するかを理解する必要性は、新型コロナウイルス感染症のパンデミック中に明らかになりました。 PLM-Interact のようなツールは、将来の健康危機に備えるのに役立ちます。

しかし、この研究はその即時の医学的価値を超えて、人々にとって新たな時代を切り開きます。 バイオテクノロジー。雑誌に掲載された研究 ネイチャーコミュニケーションズ、PLM-Interactのようなモデルが将来、新薬やワクチンの発見を劇的に加速させる可能性があることを示唆しています。人工知能は、数時間で何百万もの生化学的相互作用を分析できる能力を備えており、新しい治療法の開発に必要な時間とコストを大幅に削減できます。

研究者らは、このモデルの最大の利点は速度だけでなく、実験データではすぐには見えない関係を理解できることであると強調しています。計算言語学とニューラル ネットワークの助けを借りて、 PLM-Interact 人体内の分子対話の「単語」と「文法」を認識し、科学者が最近まで不可能と思われていた方法で生命の複雑さをマッピングできるようにします。

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