イラスト：エドワード・カルヴァリョ・モナハン/ガーディアン
Alphafoldは、今世紀の最もエキサイティングな科学的革新かもしれません。 Google DeepMindから 最初に報告されました 2020年には、人工知能を使用してタンパク質の3D構造を把握します。この技術はすでに生物学の基本的な問題を解決するために使用されており、ノーベル賞（化学 – デミス・ハッサビスとジョン・ジャンパーに）を授与され、革命的な創薬を革新しました。ほとんどのAIと同様に、それは良くなっているだけであり、始めたばかりです。
タンパク質の構造は、その機能についての手がかりを与え、新薬の設計に役立ちます。 Alphafold、それはそうでした 訓練された Protein Data Bankと呼ばれる実験的に解かれた構造の巨大なデータベースでは、そのアミノ酸配列に基づいてタンパク質の構造を予測します。
過去には、最初のステップは、細菌のリットルまたはウイルスを使用して、膨大な量のタンパク質を生成することです。あなたは 祈る タンパク質が結晶格子（悪名高い）に集合し、その後高エネルギーX線を発射するために。これはX線結晶学と呼ばれ、何年もかかる可能性があります。今、Alphafoldは数分でそれを行うことができます（そして、さらにはるかに安価な地獄）。
Alphafoldがタンパク質構造解決で競合したとき 競争 2020年、それは非常に良かったので、一部の人はAlphafoldチームを不正行為で非難しました。最初の登場で、Alphafoldは最先端になりました。現在、AlphaFoldデータベースには約250,000,000のタンパク質構造があり、190か国から約200万人が使用しています。X線結晶学を行うことができるよりも多くの人々が使用されています。
がん生物学に関する博士号を取得しました。取り組んだタンパク質の構造を解決したいと思っていました。たぶん、私はそれを使用して新薬を作ることさえできたでしょう。今、私はに行くことができます Alphafoldサーバー そして、私の博士号全体を消費するであろう5分で構造を生成します。
オックスフォード大学の分子および構造生物学者であるポーリーン・ラスコー博士は、アルファフォールドは彼女の中心であると言いました 最新の研究細胞がDNAを修復する新しい方法を発見し、彼女がレビューしている研究の90％以上がそれを引用していることを発見しました。
「この技術は、生物学の基本的な問題を解決するためにすでに使用されており、ノーベル賞を授与され、革命に革命を起こしました。」イラスト：EMBL-EBI/-/Getty Images
それでは、Alphafoldによる創薬はどのように見えますか？これで 最近の科学研究研究者は、AlphaFoldを使用して、気分を制御するセロトニン受容体の構造を予測しました。を通して シリコで テスト（コンピューターで）彼らは、16億（！）分子のどれがアルファフォールド構造に結合できるかをテストしました。彼らが見つけたのは、気分障害の新薬である可能性のある従来の – 実験的 – アプローチを介して生成された薬物よりもはるかに厳密に結合する一連の分子でした。
Alphafoldは2020年からしか存在していませんが、その影響は流星です。これまでにAlphaFoldによって有効になったトップ3の発見は次のとおりです。
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解決する 何十年も前の問題：細胞内の最大の構造の1つである核間孔複合体の構造。この複合体は、細胞のDNAを保持する核への侵入の保護者です。それは癌、老化、神経変性に関係しています – そして今、私たちはそれが原子レベルでどのように見えるかを知っています。
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新しい肝臓癌薬を見つける。実験室（患者ではない）では、薬物 ターゲット がんタンパク質 CDK20肝臓がんの成長を防ぎました。
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「分子シリンジ」の設計に役立ちます 治療タンパク質ペイロード ヒト細胞に。
Alphafoldにも建設された会社があります。 Alphafoldがロックを解決している場合 alphaproteo キーを提供します。 Alphaproteoは、Alphafoldの構造を使用して、他のタンパク質に結合して調節できる分子を設計します。これは、これまでに作られたことのない分子を生成するために使用されています – Covid-19、がん、自己免疫を標的とするためです。
また、deepmindから、 アルファミセンス ミスセンス突然変異の問題に取り組む – 遺伝子の軽微な変化、不確実な機能的影響。それらの有病率にもかかわらず、これらの変化の約2％が病原性であるかどうかのみがわかります。 AlphamissenseモデルAlphaFoldを使用して突然変異の構造をモデル化します。タンパク質構造が変化した場合、おそらく病原性です。これにより、まれな遺伝的疾患の診断と治療を変革する可能性があります。
AlphaFoldを使用して設計された薬物が臨床試験をうまく通過するかどうかはまだわかりませんが、まだ人間でテストされている人はいません。時間だけがわかります。
将来的には、Alphafoldは個人によって新しい薬を発見することができるようになり、壊れない標的の薬物を見つけることができ、分子の秘密を解き放つことができました。 （先日、Alphafold 解決するのに役立ちました 受精中に形成される精子卵橋の構造。）
創薬の第一世代が自然の世代であり、アスピリン（柳の樹皮から）を与え、2番目がオゼンピックを与えてくれたバイオテクノロジーの世代である場合、私たちは今や第3世代、AI世代に移りました。
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#AIは私たちが無数の病気を治すのを助けるかもしれません #そして医学の新しい黄金時代の到来サミュエルヒューム
2025-03-28 14:31:00