人工知能は生物学で最も難しい問題のXNUMXつを解決しました

タンパク質の構造と振る舞いに関する長年の非常に複雑な科学的問題は、新しいAlphaFold人工知能システムによって解決されました。 DeepMindの科学者は、彼らが作成する人工知能が、アミノ酸配列からどのXNUMX次元形状タンパク質が形成されるかを予測できることを示しました。

タンパク質がどのような三次元形状をとるかを予測することは、半世紀の間科学者にとって謎でした。 アミノ酸配列に基づいてタンパク質の構造を正確に予測する能力は、生命科学と医学にとって大きな恩恵となるでしょう。 それは、細胞の構成要素を理解する努力を大幅に加速し、新薬をより迅速に開発できるようにします。

からのチーム ディープマインド 開発された人工知能が問題に対処しました。 これは、高度なアルゴリズムの開発で多くの成功を収めてきたGoogleの関連会社です。 数年前に AlphaGoプログラム 名人は数回遊んだ。 AlphaStarとして知られる彼らの人工知能のもう99,8つは、リアルタイム戦略ゲームStarCraft IIのプレーヤーのXNUMX％を上回っています。しかし、新しい人工知能の達成であるAlphaFoldは、ゲームでの良い結果を上回っています。

アルファフォールド

AlphaFoldは、生物学における最大の課題のXNUMXつである、アミノ酸配列に基づいてタンパク質のXNUMX次元形状を決定することに向けて大きな一歩を踏み出しました。 DeepMindの研究チームによって開発された人工知能は、隔年のCASPコンペティションで普及しました（構造予測の批判的評価）他の約100のチームに対して、タンパク質の100次元形状を予測できるシステムを開発します。 コンテストでは、研究チームは約XNUMXのタンパク質のアミノ酸配列を受け取り、これに基づいてその構造を開発することになっています。

チームによって達成された結果は、実験室での作業の結果と比較されます。
専門家は、AlphaFoldによって行われた作業に感銘を受けています。 彼らは、これが新薬の急進的な加速を含む広範囲にわたる影響を与えるであろうと指摘します。 --DeepMindチームが達成したことは素晴らしく、構造生物学とタンパク質研究の未来を変えるでしょう」と、欧州バイオインフォマティクス研究所の元所長であるジャネットソーントンは言います。-これは50年前の問題でした。私の生涯で、「シェイディーグローブにあるメリーランド大学のジョンモールトとCASPの共同創設者を追加しました。

AlphaFoldは2018年に最初にCASPに参加しました。 彼女はコンテストのファイナルテーブルでXNUMX位になりました。 しかし、ロンドンのDeepMindアルゴリズムは、今年、すべての人を驚かせました。 競争でさえ、AlphaFoldが非常にうまく機能し、生物学の革命を告げることができることを示しました。

-これはゲームのブレークスルーです。 それは医学、研究、生物工学を変革します。 それはすべてを変えるでしょう」と、CASPでさまざまなチームのパフォーマンスを評価したテュービンゲンのマックスプランク発達生物学研究所の生物学者であるアンドレイ・ルパスを強調します。