Google 傘下の DeepMind の人工知能が、200 億個のタンパク質の構造を予測することに成功しましたが、そのほとんどは科学的に知られています。 誰でも自由に利用できるこれらのデータは、地球上のすべての生物の生物学を理解するために不可欠であり、プラスチック汚染や抗生物質耐性に対する新しい薬や技術の開発を促進することができます。
タンパク質は生命の構成要素です。 アミノ酸の鎖で構成され、完全な形状に折り畳まれ、その機能を大きく決定する 3D 構造です。 タンパク質の折り畳み方法を知ることで、タンパク質がどのように機能し、どのように振る舞うかを理解しようとすることができました。これは、XNUMX 年以上にわたって生物学の大きな課題の XNUMX つでした。
昨年、DeepMind は AlphaFold のコードを公開して科学界を驚かせました。 国際的な研究機関である欧州分子生物学研究所（EMBL）と共同で構築されたデータベースには、人体のすべてのタンパク質を含むXNUMX万個のタンパク質の構造が公開されています。
この発見は、生物学と医学を永遠に変えました。 ほんの数分で、非常に正確に、研究者は、たとえばさまざまな疾患に関与するタンパク質に関する非常に関連性の高い情報を取得することができました. この研究は、雑誌「サイエンス」によって、その年の最も重要な科学研究として認められました。
食料不安と病気
200 億個のタンパク質を含む新しいアップデートには、最初の工場からの大幅なスピードアップであり、植物、バクテリア、動物、およびその他の多くの生物の構造が含まれており、AlphaFold が持続可能性、燃料などの重要な問題に影響を与える大きな機会が開かれています。世界最大の人工知能研究会社の XNUMX つである DeepMind の創設者兼 CEO である英国の Demis Hassabis 氏は、次のように述べています。 今年アストゥリアス王女科学技術研究賞を受賞したハサビスは、チェスの神童でコンピューター ゲームのデザイナーでもあり、科学者はこの発見を利用して病気をよりよく理解し、新薬の発見における革新を加速できると信じています。そして生物学。
2020 年のサービス開始以来、500 か国の 000 万人を超える研究者が、190 万を超える構造の AlphaFold にアクセスしました。 彼らはとりわけ、ミツバチの健康に影響を与えるタンパク質を発見し、マラリアに対する効果的なワクチンをリリースするためにそれを使用しました. 2月、オックスフォード大学主導の研究者は、このアルゴリズムを使用して主要なマラリア寄生虫タンパク質の構造を決定し、抗凝固剤が寄生虫の伝染をブロックする可能性が高いことを確認したと発表しました.
核の毛穴
AlphaFold の別の成功した使用法は、生物学の最も悪魔的なパズルの XNUMX つである核膜孔複合体を組み立てました。 その構造は何百ものタンパク質部分から成り、細胞核に出入りするすべてのものを制御します. また、リーシュマニア症やシャーガス病など、世界の最も貧しい地域の人々に不均衡に影響を与える病気や、寄生虫によって引き起こされる急性および慢性疾患であるハンセン病や住血吸虫症などの病気を標的にするためにも使用されています。世界中の億人。
このツールは、研究者の時間を大幅に節約します。タンパク質の構造を予測することは骨の折れる作業です。 「AlphaFold は、AI の力を実証するライフ サイエンスにおけるユニークで重要な進歩です。 スクリプス研究所の創設者兼所長であるエリック・トポル氏は次のように述べています。 Hassabis は、それを Google 検索のような単純なものと比較しました。
マドリッドのコンプルテンセ大学の分子生物学および生化学の教授であるヘスス・ペレス・ギル氏によると、AlphaFold の予測は、その研究能力における「巨大な変化」を示唆しています。 人工知能の信頼性は「これまでのところ想像をはるかに超えており、目を見張るものがあります。 これらの構造の多くが実験的に見たときに非常によく似ていることは驚くべきことです」と彼は認めました. 研究者は、これらはシミュレーションであり、すべて実験的研究で確認する必要があることを思い出させます. 次のステップは、タンパク質の構造を理解することだけでなく、タンパク質が互いに、または他の分子要素と相互作用するときにどのように変化するかを解明することでもあります.
「タンパク質は、細胞や組織のほとんどの機能を担っています。 それらがどのように形成され、互いにまたは他の分子と相互作用するときにどのように振る舞うかを知ることで、医薬品の治療標的を開発し、食品産業、産業プロセス、または環境の持続可能性におけるバイオテクノロジーまたは産業用途を探索することができます」と Pérez Gil は指摘します。 .
