人工知能は生命がどのように組み立てられるかを数秒で予測します

それはまさに、AlphaFold 3 が達成したことです。 Googleディープマインド そして会社 同型ラボ、それは科学に革命をもたらすことを約束します。 今週の水曜日に雑誌で発表された新しいコード ‘自然’、 前例のない精度と前例のない速度で、既存のすべての分子の構造と相互作用を予測します。 たとえば、博士号と数十万ユーロの研究など、以前は何年もかかっていたことが、今ではほんの数秒で完了できるようになりました。 これらのデータは、科学コミュニティがサーバー (AlphaFold Server) 上で無料で利用できるため、より効果的な医薬品の開発を加速し、ゲノム研究を促進し、より耐性のある作物や再生可能な材料を入手する技術の開発に役立つことが期待されています。

モデルのベースとなっているのは、 アルファフォールド 2これは 2020 年に 2 億個のタンパク質の 3D 構造を予測することに成功しました。そのほぼすべてが科学で知られており、すでに生物学における真の革命を表しています。 これまでのところ、マラリアワクチン、がん治療、酵素設計などの分野で発見を行うために世界中の何千人もの研究者によって使用されています。 彼は 20,000 回以上引用され、生命科学のブレークスルーなどの数多くの賞を受賞しています。

「AlphaFold 3 は私たちの次のステップです。 細胞内の異なる分子間の相互作用を初めて理解したのです」と DeepMind の CEO、デミス・ハサビス氏はコードのプレゼンテーションで説明しました。このツールは、タンパク質、DNA、RNA などの大きな生体分子だけでなく、リガンドと呼ばれる小さな分子もモデル化します。このカテゴリは、アスピリンやイブプロフェンなどの多くの薬物をカバーしているため、特に興味深いものです。さらに、細胞の健康な機能を制御し、破壊されると病気を引き起こす可能性がある分子の化学修飾をモデル化できます。

数回クリックするだけで

このシステムは、AlphaFold 2 にすでに含まれているディープ ラーニング アーキテクチャである Evoformer の改良版に基づいて構築されています。AI 画像ジェネレータと同様の拡散ネットワークを使用して予測を組み立てます。 このプロセスは原子の雲から始まり、多くの段階を経て最終的な分子構造に収束します。 そしてすべてを高速で実行します。 「夕食を作るために、薪を集めたり、ベリーを探したり、狩りに出かけたり、電話をかけてピザを注文したりすると、10分以内にピザが届くことを想像してみてください。 それが、AlphaFold3 の機能であり、数回クリックするだけで多数の生体分子を生成するソリューションです」と DeepMind の研究者 Dhavanthi Hariharan 氏は要約しました。「これは、タンパク質が他の分子とどのように相互作用するかを予測する世界で最も正確なツールです」と彼女は述べています。自分自身を祝福した。

同社によれば、タンパク質と他の種類の分子の相互作用については、このアルゴリズムは既存の予測方法と比較して少なくとも 50% 正確であり、一部のカテゴリでは予測精度が 2 倍になります。 興味深い点は、タンパク質への抗体の結合を予測する能力です。これは、ヒトの免疫応答の側面を理解するために不可欠であり、新しい抗体の設計にも役立ちます。 Isomorphic Labsはすでに製薬会社と協力して、がんを含む「人類の最も壊滅的な病気のいくつか」に対する新しい治療法を開発している。

印象的な広告

バルセロナの分子生物学研究所の Noelia Ferruz 氏は、ChatGPT に似た言語モデルを実装して、癌や気候変動に対して有用なタンパク質を設計しています。 DeepMind の発表には「感銘を受けました。 それは信じられないほどの可能性の世界を開きます。 新型コロナウイルス、アレルギー、がんなど、考えられるすべての病気にはタンパク質が関係しています。 これは、生物医学、生物学、さらには化学の分野で活動する世界中のすべてのグループにとっての進歩です」と彼女は言います。 アルファフォールド、ある製薬会社は、薬物がどのように目的のタンパク質に結合するかを理解することに多くの時間を費やしました。 たとえば、精神疾患と闘うために使用できる分子が、脳内にある受容体タンパク質とどのように相互作用するかなどです。 結果が得られるまでに何年も実験作業がかかる場合もあれば、結果が得られない場合もあります。 今ではその問題を数秒で解決できるようになりました」と、サーバーをテストすることに非常に興味があると告白した研究者は言いました。

すべてのライトが点灯するわけではありません。 最近、AI タンパク質設計を専門とする世界中の 160 人以上の研究者が、これらの技術が生物兵器の開発などの悪意のある目的に使用されないようにする協定に署名しました。 「私たちは安全性と起こり得るリスクに細心の注意を払っています。 「私たちはいくつかの研究を実施しましたが、その結論は人類にとっての利益がそれらをはるかに上回ることを示しています」と同氏は安心させた。 ジョン・ジャンパー、DeepMindの計算生物学者。 それどころか、彼は科学界がこの新しいツールを使って行うすべてのことを「非常にエキサイティング」だと考えています。 「たくさんの応募が待ちきれません」と彼は言った。