新たなAIツールは、より高度な天体生物学の研究を可能にするドアを開く

進化したAIツールが、より深化した天体生物学の研究を可能にする革新の扉を開く

AIは、人間よりも効率的にパターンを検出する能力から、さまざまな分野で波紋を広げています。そのような分野の1つであるAstrobiologyでは、新たなディープラーニングの技術が、新たなタンパク質ファミリーの宝庫を発見し、新たな謎を解明するのに役立つ予定です。

バーゼル大学とSIBスイス生物情報学研究所の研究チームが、Natureに発表した研究では、これらの発見をするためにディープラーニングを使用し、タンパク質科学の限界を広げる手助けをしています。

これはすべてAlphaFoldのおかげで可能になりました。AlphaFoldは、地球上で知られているほぼすべてのタンパク質を発見したことで注目を集めました。このツールは、過去半世紀にわたり生命科学者によって収集されたタンパク質データで訓練されており、高い精度でタンパク質の三次元形状を予測することができます。

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AlphaFoldの成功により、チームは2億1500万のタンパク質をモデル化することができました。この膨大な数は、ほとんどのタンパク質の可能な形状について洞察を提供してくれます。これは非常に役立ちます、なぜならこれにより、実験的にまだ研究されていないタンパク質の研究が可能になるからです。

研究のリーダーであるジョアナ・ペレイラは、「タンパク質に関する情報源が多くなっており、タンパク質の進化や機能に関する貴重な洞察を提供しています」と述べています。以前の問題の1つは、AlphaFoldなどのAIツールが扱うデータ量の多さでした。

このデータは、価値があるものであるにもかかわらず、長期間にわたって人間の労働力を大量に必要としてしまいます。しかし、AlphaFoldが登場したことで、これは実現可能になりました。研究中、研究者たちは高品質なAlphaFoldの構造を持つ5300万個のタンパク質のインタラクティブなネットワークを構築しました。

第一著者であるジャナニ・デュライラージャ博士は、「このネットワークは、理論的に未知のタンパク質ファミリーやその機能を大規模に予測するための貴重な情報源となります」と述べています。チームは290の新しいタンパク質ファミリーと、花の基本的な形状に似た新たなタンパク質フォールドを特定することができました。

Astrobiologyのような分野では、AlphaFoldによってタンパク質について考えられなかった新たな可能性が開かれます。これにより、宇宙における生命の多様な性質が明らかになるはずです。

ジャナニ・デュライラージャは、「このリソースが研究者やキュレーターだけでなく、学生や教師にとっても、タンパク質の多様性について学ぶための新しいプラットフォームを提供することを願っています」と結論づけています。

Astrobiologyだけでなく、過去にもAlphaFoldはドラッグディスカバリーの正確性や他の医学の進歩にも貢献してきました。

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