SalesForce AI研究所によって開発されたProGen：人工知能を使用したタンパク質エンジニアリングの飛躍的進歩

セールスフォースAI研究所開発のProGen：タンパク質エンジニアリングにおける人工知能の大躍進

機能性タンパク質の開発は、医療、バイオテクノロジー、環境持続性など、さまざまな科学分野で重要な追求となっています。しかし、従来のタンパク質工学のアプローチは、ランダムな変異と自然選択に頼っており、正確なタンパク質設計に課題がありました。研究者たちは、特定の特性を持つタンパク質を生成するための制御された正確な方法の必要性に気づき、人工知能（AI）をこの問題の解決策として探求するようになりました。

従来のタンパク質工学の課題に対応するため、Salesforceの研究チームは、ProGenというAIモデルを導入しました。ProGenは、従来の手法から逸脱し、包括的なタンパク質配列のデータセットを活用し、条件付きタグを組み込んでモデルを訓練し、タンパク質の複雑な言語を理解する能力を獲得しました。これらの条件付きタグを利用することで、ProGenはタンパク質配列内の次のアミノ酸を予測することができ、望ましい特性を持つタンパク質の設計と生成を容易にする可能性を示します。

ProGenの基本的な手法は、自然言語処理において利用される予測アルゴリズムと同様の次のトークンの予測メカニズムを活用しています。ProGenは、タンパク質配列のさまざまな側面をカバーする10万以上の条件付きタグの包括的なセットを活用することで、事前定義された構造と機能の属性に従いながら新しいタンパク質を効果的に生成することができます。ProGenの性能評価は、ほぼ自然な構造エネルギーを示すタンパク質配列を生成する能力を示し、潜在的な機能的生存性を示唆しています。この能力は、VEGFR2やGB1などのタンパク質の生成に成功しており、特定の機能要件に合致したタンパク質配列を生成するProGenの能力を示しています。

• プリンストンの研究者が、構造化プルーニングを介した言語モデルの事前トレーニングの加速のためのシャアドLLaMAモデルを紹介します
• スタンフォード大学とマイクロソフトの研究者が自己向上型AIを紹介：GPT-4を活用して足場プログラムのパフォーマンスを向上させる
• CMU＆Google DeepMindの研究者たちは、AlignPropという直接バックプロパゲーションベースのAIアプローチを導入しましたこのアプローチは、所望の報酬関数に適応するために、テキストからイメージへの拡散モデルの最適調整を行います

結論として、研究チームによるProGenの開発は、タンパク質工学における重要なマイルストーンを示すものです。制御されたタンパク質生成のProGenの高度な能力は、従来のタンパク質工学手法によってもたらされる課題に取り組むための重要な進歩を示しています。AI駆動の手法の統合により、タンパク質の設計における精度と制御が向上し、バイオテクノロジー、製薬、環境持続性など、さまざまな分野で科学の進歩を加速する新たな可能性が開かれます。ProGenの能力の成功により、従来のタンパク質工学手法の制約を克服するための重要な一歩が示されました。

まとめると、ProGenの開発における研究チームの画期的な業績は、タンパク質工学における重要な節目を示しています。ProGenの制御されたタンパク質生成の高度な能力は、従来のタンパク質工学の技術による課題への重要な進歩を示しています。AI駆動の手法の成功により、タンパク質の設計における精度と制御が向上し、科学研究と開発の革新と進歩に新たな展望を開きます。

ProGenが進化し続けるにつれて、タンパク質工学におけるさらなる進歩と応用の可能性が期待されます。この能力の成功したデモンストレーションは、タンパク質工学の進歩における重要な進展を示し、科学研究と開発における革新と進歩の新たな展望を開くものです。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!