アルファフォールド3 ···"生命の秘密を解き明かす"

AI、生命の秘密を解き明かす··· 新薬開発の状況が変わる
AIは生命の秘密を解き明かす... 新薬開発を変革する

文 ㅣ チェ・ボンヒョク コラムニスト ㅣ theesgニュース
記事：コラムニスト チェ・ボンヒョク | theesgニュース

タンパク質の構造は、生命現象を理解するための核心である。しかし、この構造を予測することは、数十年間、生命科学界の難問として残っていた。この問題に人工知能（AI）が答えを提示した。Google DeepMindが開発したAI「AlphaFold」がその主人公である。
タンパク質構造は、生命現象を理解するための鍵です。しかし、この構造を予測することは、生命科学において何十年もの間、課題として残っていました。人工知能（AI）が、この問題に対する答えを提供しました。その主役は、Google DeepMindが開発したAI「AlphaFold」です。

AlphaFoldは、アミノ酸配列だけでタンパク質の3次元構造を正確に予測するAIプログラムである。簡単に言うと、糸のように長くて複雑なタンパク質の絡まりを、AIが最初に描き出すのである。タンパク質は、特定の構造に折りたたまれてこそその機能を発揮するため、AlphaFoldの予測は、生命現象の理解と新薬開発に革新的な手がかりを提供する。
AlphaFoldは、アミノ酸配列のみを用いてタンパク質の3次元構造を正確に予測するAIプログラムです。簡単に言えば、AIが最初に、絡まった糸のように長くて複雑なタンパク質の構造を描き出すということです。タンパク質は、特定の構造に折りたたまれて初めてその機能を果たすため、AlphaFoldの予測は、生命現象の理解と新薬開発に革新的な手掛かりを提供します。

「タンパク質フォールディング」という難題に挑戦
「タンパク質の折り畳み」というパズルに挑戦

2010年代半ば、DeepMindはチェス・囲碁AI「AlphaGo」で世界を驚かせた後、別の挑戦に乗り出した。今回は、生命科学界の「聖杯」と呼ばれる「タンパク質フォールディング問題」だった。従来は、タンパク質構造を解明するために、数年間の実験と莫大な研究費が必要であった。DeepMindは、AIが持つパターン認識能力と膨大なデータを活用して、この問題を解決できると信じていた。
2010年代半ば、DeepMindは、チェスと囲碁のAI「AlphaGo」で世界を驚かせた後、別の課題に挑戦しました。今回は、生命科学界の「聖杯」と呼ばれる「タンパク質の折り畳み問題」でした。従来は、タンパク質構造を解明するために、長年の実験と莫大な研究費が必要でした。DeepMindは、AIのパターン認識能力と膨大なデータリソースを活用して、この問題を解決できると信じていました。

AIタンパク質構造予測オリンピックで実力証明
AIタンパク質構造予測オリンピックでの実力証明

AlphaFoldは、2018年にタンパク質構造予測国際大会「CASP」に初出場した。1.0バージョンにもかかわらず、従来のどの予測方法よりも高い精度を示し、1位を獲得した。当時、実験に代わるレベルではなかったものの、AIが生命科学のパラダイムを変える可能性を証明した。
AlphaFoldは、2018年にタンパク質構造予測国際大会「CASP」に初出場しました。バージョン1.0にもかかわらず、従来のどの予測方法よりも高い精度を示し、1位を獲得しました。当時、実験に代わるレベルではありませんでしたが、AIが生命科学のパラダイムを変える可能性を証明しました。

2020年、AlphaFold 2.0は同じ大会で全く新しいレベルの性能を披露した。実際の実験結果に匹敵するか、それを上回るレベルの予測精度を達成したのである。科学界はこれを「タンパク質フォールディング問題の事実上の解決」と評価した。
2020年、AlphaFold 2.0は同じ大会で全く新しいレベルの性能を発揮しました。実際の実験結果に匹敵するか、それを上回るレベルの予測精度を達成しました。科学界はこれを「タンパク質の折り畳み問題の事実上の解決」と評価しました。

データ公開で科学界の地形を変える
データの公開で科学の世界を変革

DeepMindは2021年、AlphaFoldの予測モデルとソースを世界中の科学者に無償公開した。同時に、数百万個のタンパク質の3次元構造を事前に予測し、データベース化した。このデータは、新薬開発、疾病研究、酵素開発など、数多くの生命科学分野で幅広く活用されている。過去には数年かかっていた研究が、わずか数分で可能になり、新薬開発の時間とコストも大幅に削減された。
DeepMindは2021年、AlphaFoldの予測モデルとソースコードを世界中の科学者に無償で公開しました。同時に、数百万個のタンパク質の3次元構造を事前に予測し、データベース化しました。このデータは、新薬開発、疾患研究、酵素工学など、多くの生命科学分野で広く利用されています。以前は数年かかっていた研究がわずか数分で完了し、新薬開発の時間とコストも大幅に削減されました。

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