米Alphabet傘下の英DeepMindが、2億を超える種類のタンパク質構造の予測情報を専用データベース『AlphaFold Protein Structure Database』で公開した。
この数は科学的に知られているほぼ全てのタンパク質の数に及ぶとしており、2021年の同時期に同サイトが公開していた約100万種類から200倍以上増加したことになる。
この数は科学的に知られているほぼ全てのタンパク質の数に及ぶとしており、2021年の同時期に同サイトが公開していた約100万種類から200倍以上増加したことになる。
公開したデータは植物やバクテリア、動物、その他の生物などが持つタンパク質の予測構造。
Google Cloudの「Google Cloud Public Datasets」から一括でダウンロードできる。
この成果は同社が21年7月に無償公開した、遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を解析するAI「AlphaFold v2.0」（以下、AlphaFold2）によるもの。
そもそもタンパク質の構造解析は簡単ではない。タンパク質はそれぞれが持つアミノ酸配列によって複雑な立体構造をもつ。タンパク質のアミノ酸配列は折りたたまれ、立体的な構造を取る。この折りたたまれた構造を特定するには、数カ月から数年の時間がかかり、多額のコストもかかるという。これがタンパク質の研究のボトルネックになっており、「タンパク質折りたたみ問題」として50年以上、生物学の課題とされてきた。
この問題を解決する方法として生み出されたAIがAlphaFold2だ。AlphaFold2を利用することで、タンパク質立体構造を短時間で予測するなどの研究の業務効率化を実現。無償公開から12カ月で50万人以上の研究者が利用し、プラスチック汚染や抗生物質耐性など、さまざまな研究に寄与したという。
DeepMindのデミス・ハサビス代表はTwitterで「これは人類への贈り物であり、AIが社会にもたらす利益を示すものだ」と投稿している。
さらに同氏は「タンパク質のほぼ全容を明らかにする構造が新たに加わったことで、より多くの生物学の謎が解き明かされていくだろう」とコメント。
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この成果は同社が21年7月に無償公開した、遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を解析するAI「AlphaFold v2.0」（以下、AlphaFold2）によるもの。
そもそもタンパク質の構造解析は簡単ではない。タンパク質はそれぞれが持つアミノ酸配列によって複雑な立体構造をもつ。タンパク質のアミノ酸配列は折りたたまれ、立体的な構造を取る。この折りたたまれた構造を特定するには、数カ月から数年の時間がかかり、多額のコストもかかるという。これがタンパク質の研究のボトルネックになっており、「タンパク質折りたたみ問題」として50年以上、生物学の課題とされてきた。
この問題を解決する方法として生み出されたAIがAlphaFold2だ。AlphaFold2を利用することで、タンパク質立体構造を短時間で予測するなどの研究の業務効率化を実現。無償公開から12カ月で50万人以上の研究者が利用し、プラスチック汚染や抗生物質耐性など、さまざまな研究に寄与したという。
DeepMindのデミス・ハサビス代表はTwitterで「これは人類への贈り物であり、AIが社会にもたらす利益を示すものだ」と投稿している。
A year ago we open-sourced #AlphaFold
— Demis Hassabis (@demishassabis) July 28, 2022
Today we're freely sharing the predicted structures of all 200M+ proteins known to science - almost the entire protein universe!
It's our gift to humanity, and a demonstration of the benefits AI can bring to societyhttps://t.co/G8vj8sbTcN
さらに同氏は「タンパク質のほぼ全容を明らかにする構造が新たに加わったことで、より多くの生物学の謎が解き明かされていくだろう」とコメント。
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