DeepMind、タンパク質の3D構造を予測可能なAI「AlphaFold v2.0」をGitHubで無償公開 6
ストーリー by nagazou
公開 部門より
公開 部門より
英DeepMindが7月22日、タンパク質構造解析システム「AlphaFold v2.0」をGitHub上で公開した。オープンソース化されており、誰でも自由に利用ができる。AlphaFoldは、DeepMindによって開発されたAIシステムで、アミノ酸配列からタンパク質の3D構造を予測することができるとされ、その予測は実験に匹敵する精度があると主張している。実際にAlphaFold v2.0を利用した東京大学大学院農学生命科学研究科の伏信進矢教授は「6年間解けなかった分子の結晶構造があっさり解けた」とコメントしているとのこと（GitHub、Nature Briefing、ITmedia）。
またDeepMindは同じく22日、欧州分子生物学研究所（EMBL）と提携を発表した。DeepMindチームは、AlphaFoldを使用してヒトゲノムに含まれるほぼすべてのタンパク質の構造などのデータベース化を行っており、データベース化されたものは、EMBLによって管理されているデータベース上にて公開されることになったそうだ（DeepMind公式Twitter、リリース）。
またDeepMindは同じく22日、欧州分子生物学研究所（EMBL）と提携を発表した。DeepMindチームは、AlphaFoldを使用してヒトゲノムに含まれるほぼすべてのタンパク質の構造などのデータベース化を行っており、データベース化されたものは、EMBLによって管理されているデータベース上にて公開されることになったそうだ（DeepMind公式Twitter、リリース）。
おおー来たか (スコア:2)
向いてそうだと思ってたんだよな
しかしれこれどうやって検証すんのかね 溶液散乱?
ターゲットはやっぱ水溶液中での分散状態なんだろうなぁ
それでも複数の安定状態を持ってたりするだろうしその辺もいい感じに出てくるのかな
RoseTTAFold (スコア:2)
https://techcrunch.com/2021/07/15/researchers-match-deepminds-alphafol... [techcrunch.com]
https://www.bakerlab.org/index.php/2021/07/15/accurate-protein-structu... [bakerlab.org]
州立ワシントン大のRoseTTAFoldというほぼ同等ではるかに計算量が少なくフリーの代替手法が出たことに対抗しての公開とかなんとか。
今後に期待 (スコア:2)
「基本的に単量体の構造のみ、膜タンパク質は苦手」ということなので、今すぐ単独での大活躍はなさそう。
分子置換の開始モデルの利用は良い例となったけど、どう応用するか、どう組み合わせるかが鍵となるのが現状だろうな。
今まで聞いた中で (スコア:0)
今まで聞いたAI(ディープラーニング)のアプリケーションの中では一番二番くらいに実用的な気がする。
ちょっと自然な翻訳とか画像認識とかリアルなワードサラダとかも便利っちゃ便利だけど。
Re:今まで聞いた中で (スコア:2)
YouTubeの自動字幕も、英語話者であればかなりいい線行ってますね。あまりにブロークンだったり雑音多かったりすると難しいけど。
リスニング下手としては便利に使ってます。
Re: (スコア:0)
タンパクに限らず化学系では色々使われてるみたいだね
ビッグデータが云々とか言われていた頃には既に
分子構造を決めるためにコンピュータを使う、とかがあったはず
あとはちょっと賢い総当たり的な事をしなければならないが、
人間の頭でやろうとすると手間がかかってしょうがない分野とか
例えばニューラルネットワークの構造をリファインするとか
何処かに書いてあったが、最適化はお手のもの
というか機械学習するということ自体が最適化そのものだったり