アルファフォールドの力を世界の手に

Empowering the world with AlphaFold.

2022年7月、ディープマインドは、科学界に知られているほぼすべてのカタログ化されたタンパク質に対するAlphaFoldタンパク質構造予測をリリースしました。最新のブログはこちらで読めます。

本日、私たちは生物学の理解において、ディープマインドが重要な貢献をしていることを非常に誇りに思い、ワクワクしてお知らせします。

昨年12月にAlphaFold 2を発表した際、それは50年前のタンパク質の折りたたみ問題の解決策として称賛されました。先週、この非常に革新的なシステムを作成する方法についての科学論文とソースコードを公開しました。本日、人体のすべてのタンパク質の形状に関する高品質な予測を共有し、研究者が疾患の治療法や抗生物質耐性、マイクロプラスチック汚染、気候変動などの大きな問題に取り組む際に、タンパク質の構造に関する新たな洞察を得ることができるようになりました。タンパク質は、微細で美しい生物学的な機械のようなものです。機械の構造がその機能を教えてくれるのと同様に、タンパク質の構造はその機能を理解するのに役立ちます。本日、私たちは人類のヒトプロテオームの理解を倍増させ、大腸菌から酵母、果物からネズミまで、20の他の生物学的に重要な生物のタンパク質構造を明らかにする情報の宝庫を共有しています。

ヒトゲノムのマッピング以来、最も重要なデータセットの1つになるでしょう。Ewan Birney, EMBL副所長兼EMBL-EBI所長

• 一般的に、オープンエンドの遊びから優れたエージェントが生まれる
• 次の1時間の雨を予測する
• AIを用いた遺伝子発現の予測

研究者の取り組みを支える強力なツールとして、私たちはこれがAIが科学的知識を進めるためにもたらした最も重要な貢献であり、AIが人類にもたらす利益の素晴らしい例だと考えています。これらの洞察は、生物学と医学の理解の進歩において、さまざまな刺激的な未来の進歩の基盤となるでしょう。AlphaFoldチームの5年間の忍耐強い努力と創意工夫、およびEMBLのヨーロッパバイオインフォマティクス研究所（EMBL-EBI）との最近数か月間の緊密な連携のおかげで、私たちはこの巨大で貴重なリソースを世界と共有することができます。

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この最新の成果は、ディープマインドが昨年12月にCASP14会議で発表した内容を基にしており、AlphaFoldシステムの革新的な新バージョンを公開しました。このシステムは、アセスメントの主催者から50年前のタンパク質の3D構造を理解するための解決策として認識されました。タンパク質構造の実験的な決定は時間がかかり、苦労する作業ですが、AlphaFoldはAIがタンパク質の形状を原子の精度までスケールと時間をかけずに正確に予測できることを示しました。CASPでは、私たちは自身の手法を共有し、この知識の体系に広範なアクセスを提供することを約束しました。

今月、私たちはこの約束を果たすために膨大な努力を終えました。私たちはNature誌に2つの査読付き論文（1、2）を公開し、AlphaFoldのコードをオープンソース化しました。本日、EMBL-EBIとのパートナーシップを通じて、AlphaFoldタンパク質構造データベースを立ち上げ、これまでのヒトプロテオームの最も完全かつ正確な絵を提供することを非常に誇りに思っています。これには、ヒトゲノムによって発現される約20,000種のタンパク質の他に、20の他の生物学的に重要な生物のプロテオームにもオープンアクセスを提供しており、合計で35万以上のタンパク質構造が含まれています。これらの生物に関する研究は、無数の研究論文や多くの重要な発見につながり、生命自体のより深い理解をもたらしています。今後数か月にわたり、私たちは科学に知られているほぼすべての配列済みタンパク質を対象にカバレッジを大幅に拡大する予定です。これにより、UniProt参照データベースのほとんどをカバーする1億以上の構造が得られます。それはまさに世界のタンパク質年鑑です。また、AlphaFoldのシステムとデータベースは、AlphaFoldの将来の改善に投資し続けることで定期的に更新されます。

最も興奮しているのは、世界中の科学者の手によって、この新しいタンパク質年鑑が、生命の構成要素に関する研究を可能にし、加速させることです。既に、私たちの初期の共同研究を通じて、AlphaFoldを使用した研究者から有望な信号を受け取っています。たとえば、貧困地域に影響を与える疾患の治療法を進めるために、Drugs for Neglected Diseases Initiative（DNDi）は研究を進めており、ポーツマス大学のEnzyme Innovationセンター（CEI）は、最も汚染の多い使い捨てのプラスチックをリサイクルするためのより速い酵素の設計にAlphaFoldを活用しています。実験的なタンパク質構造決定に依存する科学者にとっては、AlphaFoldの予測は研究を加速させるのに役立ちました。別の例として、コロラド大学ボルダー校のチームは、抗生物質耐性の研究にAlphaFoldの予測を使用することで有望な結果を得ています。また、カリフォルニア大学サンフランシスコ校のグループは、SARS-CoV-2の生物学に対する理解を深めるためにそれを使用しました。これは、私たちが構造生物情報学の革命をもたらすことを期待するものの始まりに過ぎません。AlphaFoldが世界に広まることで、未来の進歩に変革されるために待っているデータの宝庫があります。

AlphaFoldは新たな研究の可能性を開き、貧困層に特化した疾病に取り組むための強力な最先端AIの活用が可能であることは、感銘を受けるものです。– ベン・ペリー、Discovery Open Innovationリーダー、Drugs for Neglected Diseases Initiative（DNDi）

DeepMindのAlphaFoldチームにとって、この業績は5年間の膨大な努力の結晶です。様々な困難な挫折を乗り越えるために創造的に取り組む必要がありましたが、その結果として新たな洗練されたアルゴリズムの革新が生まれ、問題を解決することができました。これは、タンパク質イメージングと結晶学の初期のパイオニアから、タンパク質の予測専門家や構造生物学者たちが数年間にわたって実験を行ってきた成果に基づいています。AlphaFoldによるこの基礎的な理解が提供されることで、多くの科学者が自身の研究に役立ち、完全に新しい科学的発見の道を開拓できることを夢見ています。

AlphaFoldが週末に達成したことを私たちは数ヶ月や数年かかって達成することができました。– ジョン・マギーハン教授、構造生物学教授、ポーツマス大学酵素イノベーションセンター（CEI）ディレクター

DeepMindでは、人工知能が科学の多くの分野でブレークスルーを加速することができ、それにより人類の進歩が促進されるという仮説を常に持ち続けてきました。AlphaFoldおよびAlphaFoldタンパク質構造データベースを構築し、世界中の科学者たちの重要な研究活動を支援し、高めることを目指しています。21世紀においてAIが科学の進行方法を革新する潜在能力を信じており、AlphaFoldが科学コミュニティが次に解き明かすであろう発見を楽しみにしています。

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さらに詳しく知りたい方は、Natureにアクセスして私たちの査読付き論文を読んでください。完全な方法とヒトプロテオームについて説明しています。また、技術的なブログでも詳細を読むことができます。システムを探索したい場合は、AlphaFoldのオープンソースコードと個々のシーケンスを実行するためのColabノートブックをご覧ください。構造を探索するためのバイオロジカルデータの世界リーダーであるEMBL-EBIが、すべてに開放されて無料で検索可能なデータベースにホスティングしています。

AlphaFoldが研究に役立った体験やご意見をお聞かせいただきたく思います。[email protected]までお寄せください。

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