ディープマインドリリース 薬物発見をサポートする「アルファフォールド」AIモデルの第3バージョン

AlphaFold"はDNAをマッピングしており、科学者が薬を設計し、病気をより効果的に標的にするのを助けるように設計されています。(写真:x @demishassabis)

4月8日水曜日、DeepMindは科学者が薬を起草し、病気をより効果的に標的にするのを助けるように設計された人工知能モデル「AlphaFold」の3番目のバージョンをリリースしました。

2020年、同社は微視的なタンパク質の挙動をうまく予測する人工知能を使用することにより、分子生物学において大きな進歩を遂げました。

AlphaFoldの最新の内臓で、DeepMindの研究者と、共同創設者のデミス・ハサビスが監督する姉妹会社のIsorphic Labsは、人間のDNAを含むすべての生命分子の行動をマッピングしました。

タンパク質相互作用 - 人間の代謝に不可欠な酵素から、他の分子が薬物の発見と開発において重要である感染症と戦う抗体まで。

DeepMindは、水曜日に研究誌Natureに掲載されたこの発見は、生活を変える可能性のある治療法を開発するために必要な時間とお金を短縮すると述べた。

「この新機能により、タンパク質内の特定の場所と結合する分子を設計することができ、結合がどれほど強力であるかを予測することができます」とハッサビスは火曜日の記者会見で述べました。

「このステップは、病気に対処するのに役立つ薬や化合物を設計したい場合に重要です」とHassabis氏は言います。

同社はまた、科学者が現実世界の試験を実施する前に仮説をテストするために使用できる無料のオンラインツールである「AlphaFold server」のリリースを発表しました。

2021年以来、AlphaFoldの予測は、2億を超えるタンパク質構造を含むデータベースの一環として、非商業研究者によって無料でアクセスでき、他の人の作品で何千回も引用されています。

DeepMindによると、新しいサーバーはより少ないコンピューティングの知識を必要とし、研究者は数回のボタンをクリックするだけで試験を実行できます。

「AlphaFoldサーバーの重要性により、コンピュータ科学ではなく生物学の専門家である生物学者が、より大きく複雑なケースをテストすることがはるかに容易になります」と、DeepMindの上級研究員であるJohn Jumperは述べています。

バーミンガム大学の微生物学者であるニコール・ウィーラー博士は、「生物学的設計を物理的に製造およびテストすることは、今日のバイオテクノロジーにおける大きなボトルネックである」ため、AlphaFold 3は薬物発見ラインパイプを大幅に加速させる可能性があると述べた。