DeepMindのAlphaFold、ほぼすべてのタンパク質の3D構造を解明

AI研究所のDeepMindは、AlphaFoldと呼ばれる人工知能のおかげで、これまでに科学がカタログ化したほぼすべてのタンパク質の構造を予測し、わずか18カ月で生物学の壮大な課題の1つを解き明かした、と発表した。

この研究はすでにマラリア、抗生物質耐性、プラスチック廃棄物との闘いの進歩につながっており、新薬の発見を早める可能性があるという。

AlphaFoldプログラムは、タンパク質の構成要素だけから最終的な形を予測するという数十年来の問題に取り組むことができることを実証し、それを一般に公開してから1年後、DeepMindは、科学で知られているほぼすべてのタンパク質にその対象を広げようとしている

この成果により、研究者は動物、植物、バクテリアなど、生命の根幹をなす約2億個のタンパク質を視覚化することができるようになり、ゲノム配列が決定されている地球上のほぼすべての生物にまたがる。

実際には、国際的なタンパク質データベース「UniProt」のほとんどのページで、アミノ酸や遺伝子配列のリストに加えて、これまで手の届かなかった3Dモデルが表示されるようになることを意味する。

DeepMindは、欧州分子生物学研究所の欧州バイオインフォマティクス研究所（EMBL-EBI）と協力して、世界中の研究者が簡単かつ自由にアクセスできる、これらすべての情報の検索可能なストアを構築している。EMBL-EBIのEwan Birneyは、AlphaFoldタンパク質構造データベースを「人類への贈り物」と呼んでいる。

EMBL-EBIのヨーロッパにおけるタンパク質データバンクのチームリーダーであるSameer Velankarは、「過去1年間だけでも、AlphaFold構造を利用した幅広い研究テーマに関する1000以上の科学論文が発表されており、私はこのようなものを見たことがありません」と語っている。「これは100万件の予測に過ぎないが、2億件以上のタンパク質構造予測をAlphaFoldデータベースでオープンにした場合のインパクトは想像に難くない」

DeepMindによれば、研究者は、病気と闘うためだけでなく、プラスチック汚染や食糧難などの問題に対処するために、タンパク質を操作する方法を見つけることに大きく近づくことになるという。

DeepMindは2021年7月、政府間機関である欧州分子生物学研究所の一部である欧州バイオインフォマティクス研究所と提携し、わずか約35万個のタンパク質構造からスタートし、ヒトプロテオーム全体に及ぶ公開AlphaFoldデータベースを最初に立ち上げた。

その後12カ月間で、190カ国以上から集まった50万人以上の研究者をサポートする規模に拡大した。

AlphaFoldはすでに創薬の分野でその価値を発揮しており、バイオテクノロジー企業はその予測結果を自社のコンピューターモデルに取り込み、タンパク質が潜在的な医薬品とどのように相互作用するかを探っている。

治療と結びつくタンパク質だけでなく、結びつかないタンパク質の予測も提供することで、薬剤設計者がより正確に、潜在的な副作用を回避することにも役立っている。

「新薬の標的を見つけると、その薬に結合するタンパク質である受容体がファミリーであることがよくわかります。あるターゲットを探すことは、兄弟や姉妹、いとこのような他のターゲットに出会うことを意味します」と、シュレーディンガーの研究開発部門社長であるカレン・アキンサニャはDeepMindのブログ投稿で書いています。

「創薬に携わる人々の課題は、その家族の1人と結合し、その家族を阻害するが、残りの家族を阻害しない薬剤や分子を見つけることだ。部分的には、ここがAlphaFoldが私たちにとって非常に見事に機能したところだ」とAkinSanyaは書いている。

「創薬に携わる者にとっての課題は、ファミリー化合物の1つと結合し、そのファミリー化合物を阻害するが、他のファミリー化合物は阻害しないような薬剤や分子を見つけることである。この点で、AlphaFoldは私たちにとって素晴らしい働きをしてくれた」

グーグルの親会社アルファベット傘下のDeepMindのCEOであるデミス・ハサビスは、「AlphaFoldは、AIが原子レベルの精度でタンパク質の形を数分で正確に予測できることを実証し、50年にわたるグランドチャレンジにソリューションを提供しただけでなく、人工知能が科学の発見を劇的に促進し、ひいては人類を進歩させるという我々の創業理念を証明する最初の大きな点となりました」と語っている。