Google の人工知能は生命分子の相互作用を予測し、医薬品の作成を支援します

lphaFold は、2020 年に開始された Google 人工知能 (AI) システムであり、 AlphaFoldデータベース (無料で利用可能) であり、既知のすべてのタンパク質の構造が含まれています。バージョン 2021年に発売されたAlphaFold 2は、当時科学者らによって私たちの細胞内にある最大の機械の1つをマッピングするために使用され、生命の「すべての」分子の構造と相互作用を予測し、私たちが知っているすべてのタンパク質の世界をマッピングすることができました。創薬を行っています。

Google DeepMindの声明によると、世界中の何百万人もの研究者が AlphaFold の第 2 バージョンを使用して、がん治療法、マラリア ワクチン、酵素設計などの発見を行っています。

「生物世界を高精細化」した新バージョン、AlphaFold 3 が登場します。これにより、科学者は細胞システムの構造、相互作用、修飾を通じて、細胞システムをあらゆる複雑さの中で観察できるようになりました。 DeepMind によれば、この最新バージョンは Isommorphic Labs と協力してこの AI を担当しており、以前のバージョンを改良し、前例のない精度で動作する「革新的なモデル」です。

5 月 8 日に学術誌Natureに掲載された AlphaFold 3 の最新バージョンは、科学者が他の分子と相互作用する際のタンパク質の構造を予測できるようにすることを目的としています。最初のバージョンとは異なり、このバージョンは DeepMind Web サイトを介した非営利使用に限定されています。

AlphaFold 3、Jumper を作成するために、DeepMind CEO の Demis Hassabis とその同僚は、以前のバージョンから大きな変更を加えました。たとえば、最新バージョンでは、ターゲット配列に関連するタンパク質に関する情報への依存度が低くなりました。

AlphaFold 3 では、画像生成 AI によって使用される拡散モデルと呼ばれる一種の機械学習ネットワークも使用されており、これは「かなり大幅な変更です」とジャンパー氏は言います。

深層学習アーキテクチャとトレーニング システムの大幅な改善により、統一されたフレームワークで広範囲の生体分子システムの構造をより正確に予測できるようになりました。

AlphaFold 3 は、分子のリストからそれらの結合の三次元構造を生成し、それらがどのように結合しているかを示すことができます。 20minutos.esによると、タンパク質、DNA、RNA などの大きな生体分子だけでなく、リガンドとしても知られる小さな分子もモデル化されています。

タンパク質と他の種類の分子の相互作用については、既存の予測方法と比較して少なくとも 50% の改善が達成され、いくつかの重要な相互作用カテゴリーについては予測精度が 2 倍になりました。

AlphaFold3 は、2 つのドッキング プログラムや、RoseTTAFold All-Atom と呼ばれる別の AI ベースのツールよりも優れていることが証明されています。

AlphaFold 3 は、細胞分裂に不可欠なステップであるゲノムコピーに関与する DNA 相互作用タンパク質の構造を予測するために使用されました。タンパク質が突然変異してそのような相互作用を変化させる実験は、予測が一般に正確であったことを示唆しています。

さらに、細胞の健全な機能を制御し、変化すると病気を引き起こす可能性があるこれらの分子の化学修飾をモデル化できます。

新薬の発見に興味のある科学者は、従来、化学物質がタンパク質にどの程度結合するかを物理的にモデル化するために「ドッキング」ソフトウェアを使用してきました（多くの場合、実験的に決定されたタンパク質構造の助けを借りて）。

科学者たちは、この飛躍が、生物再生可能材料やより回復力のある作物の開発から、医薬品設計やゲノム研究の加速に至るまで、より革新的な科学につながる可能性があることに同意しています。

ロンドンにある DeepMind のスピンオフ企業であるIsomorphic Labs は、自社のポートフォリオと他の製薬会社の両方を通じて、医薬品の開発に AlphaFold 3 を使用しています。

「私たちの体内の生体分子の世界と、分子の複雑なネットワークが細胞内でどのように相互作用するかを理解することは、合理的な医薬品設計を通じて疾患を理解し、治療するための重要な出発点です」と、Isommorphic Labsは述べています。