DeepMind AI は薬物がタンパク質とどのように相互作用するかを予測できる

人工知能システムは、タンパク質がどのように折りたたまれるかだけでなく、他のタンパク質、薬物分子、または DNA とどのように相互作用するかを判断できるようになりました。 生化学者や製薬研究者らは、このツールには新薬の発見などの作業を大幅にスピードアップできる可能性があると述べている。

生物の中で多くの重要な役割を果たすタンパク質はアミノ酸の鎖で構成されていますが、その複雑な三次元形状を予測するのは困難です。

AI 企業 DeepMind は 2020 年に、同社の AlphaFold AI が次のような可能性があることを初めて発表しました。 正確に予測する アミノ酸配列からタンパク質の構造を解明し、生物学における最大の課題の 1 つを解決します。 同社は、2021 年半ばまでに、 人体のタンパク質の98.5パーセントをマッピング。

最新バージョンの AlphaFold 3 では、抗体を含むタンパク質が相互に相互作用するだけでなく、DNA 鎖や RNA 鎖などの他の生体分子とどのように相互作用するかをモデル化できるようになりました。 DeepMind によれば、その予測の精度は既存の手法より少なくとも 50% 高いという。

ほとんどの薬物分子は、タンパク質上の特定の部位に結合することによって機能します。 AlphaFold 3 は、長く高価な臨床検査を実行する前に、候補薬剤の分子がタンパク質とどのように相互作用するかをコンピュータでテストする迅速な方法を作成することで、新薬の開発を迅速にスピードアップできる可能性があります。

AlphaFold の以前のバージョンと同様、最新のアップデートによって生成されたタンパク質またはその相互作用のモデルは実験的に検証されていません。 DeepMind の最高経営責任者である Demis Hassabis 氏は、AlphaFold 3 は予測のみを提供するため、研究室での検証が依然として重要であるが、その研究は今後「大幅に加速される」だろうと述べています。

ジュリアン・バージェロン AlphaFold 3 の開発には関与していなかったものの、数か月間テストを行ってきたキングス カレッジ ロンドンの教授は、AlphaFold 3 によって実験の実行方法が変わったと述べています。 「研究室に行く前に仮説の検証を始めることができます。これは本当に変革をもたらすでしょう。 世界中のすべての構造生物学またはタンパク質生化学の研究グループが直ちにこのシステムを採用すると私は確信しています。」と彼は言います。

キース・ウィソン インペリアル・カレッジ・ロンドンの研究者らは、このツールには創薬と生物学の研究の大部分を合理化する可能性があり、研究者はこれまで発見できなかったかもしれない有用な分子に集中できるようになると述べている。

「有機化学者たちは、化学空間は宇宙の原子の数よりも大きく、私たちはその最も遠く離れた最も小さな部分にさえアクセスすることは決してできないだろうと言っていました。 しかし、これらの AI 技術は、膨大な量の関連する化学空間にアクセスできるようになると思います」と彼は言います。

マット・ヒギンズ オックスフォード大学の博士は、DeepMind の AI の新機能は、マラリアにおける宿主と寄生虫の相互作用を研究する自身の研究を含め、生物医学研究者に大きな変化をもたらすだろうと述べています。

「AlphaFold はタンパク質分子の構造を予測する能力を変革しましたが、私たちの細胞で使用されるタンパク質機械が単独で機能することはほとんどありません」と彼は言います。 「AlphaFold 3 は、タンパク質分子に最も一般的な付加を加えて修飾したり、私たちの体内で最も一般的な結合パートナーに結合させて何が起こるかを確認する、新しくてエキサイティングな機能をもたらします。」