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AlphaFoldタンパク質構造データベースのホームページ

タンパク質構造の3Dイメージ

2021.07.24 00:37

Google DeepMind(ディープマインド)がタンパク質構造予測人工知能(AI)プラットフォーム「AlphaFold(アルファフォールド)2」で
生物学界に革新的な新しいビジョンを提示するタンパク質構造データベース(DB)を公開した。

7月22日(現地時間)、Google DeepMind社のCEOであるDemis Hassabis氏が公式ブログを通じて、
「今日、科学者たちが研究で依存している生物(酵母、大腸菌、ショウジョウバエ、ネズミなど)の20種の有機体に対する追加タンパク質だけでなく、
人体の全てのタンパク質の形態に対する高品質2万個余りと、36万5000個以上のタンパク質の3次元構造を正確に予測することに成功し、公開する」と発表した。

又、DeepMind社の研究チームは今後1、2年以内に現在まで知られているタンパク質の半分以上である1億3000万個のタンパク質構造予測結果を提示できるように
「AlphaFoldタンパク質構造データベース(AlphaFold Protein Structure Database)」を拡張する計画だと付け加えた。

このような研究結果を7月22日、国際学術誌「NATURE」に「ヒトプロテオームに対する極めて正確なタンパク質構造予測
(Highly accurate protein structure prediction for the human proteome)」とのタイトルで発表し、
AlphaFold2の初めの成果をAlphaFoldタンパク質構造データベースホームページを通じて誰でも使えるように公開したことである。

これに先立ちDeepMind社は7月15日、「AlphaFoldを使った極めて正確なタンパク質構造予測(Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold)」
とのタイトルでNATURE紙に発表し、人工知能プラットフォームAlphaFoldを誰でも使えるようにGithubを通じてオープンソースとして公開したことがある。

一方、タンパク質は非常に精巧な生物機械のようである。
機械の構造がどのような役割をするかを知らせるのと同じ方法で、タンパク質の構造は我々がその働きを理解するのに役立つことになる。

タンパク質の構造を通じて研究者が疾病に対する治療法を探し、抗生剤への耐性、微細プラスチック汚染、気候変化などの、
人類が直面している他の大きな問題の解決策を求めることにより、それに対する新たな洞察力を提供する。
特に今回のタンパク質構造データベースはヒトゲノムのマッピング以降最も革新的で、重要なデータセットの一つとなると予想される。

CEOのHassabis氏は「私たちは、これがAIがこれまで科学知識を発展させるのに寄与した最も重要な貢献であり、
AIが人類にもたらす利点の良い例だと信じている」と述べた。

続いて「このような洞察力は生物学と医学に対する私たちの理解において多くの興味深い未来の発展を支えるだろう。
Google DeepMindのAlphaFoldチームの5年間の疲れを知らない研究開発と多くの独創性のおかげで、
そしてここ数ヶ月、ヨーロッパ生物情報学研究所(European Bioinformatics Institute, EMBL-EBI)でパートナーたちと緊密に協力して、
私たちはこの巨大で貴重な資源を世界と共有できるようになった」と述べた。

最後にHassabis氏は「これまでヒトタンパク質構造に対する人類の蓄積された知識を倍以上に増やすこと以上に、
ヒトタンパク質の最も完全かつ正確な3D構造を提供するAlphaFoldタンパク質構造データベースを公開することができてとても誇らしい」と付け加えた。


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