#AI 予測 #タンパク質 新データ - #生物学 変革 !?

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長いタイトルはamebloで削られてしまうため

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和訳記事

著者について

ロバート・F・サービス

ボブはオレゴン州ポートランドのサイエンス誌のニュースレポーターで、

化学、材料科学、エネルギーの記事を取材しています。

AIが予測したタンパク質構造の新しい公開データベースは、生物学を変革する可能性がある

ディープマインドの350,000の構造には、全ヒトタンパク質の44%が含まれています

2021年07月22日午前 11 時 00 分によってロバート・F・サービス

この話の一部は、Science, Vol 373, Issue 6554に掲載された。

先週、2つのグループが、コンピュータ科学者、生物学者、物理学者による長年の研究の集大成、すなわちタンパク質といくつかの分子複合体の正確な3D原子構造を予測できる高度なモデリングプログラムを発表しました。そして今、その仕事の最大の成果が訪れました。これらのチームの1つは、今日、新しくミンティングされた人工知能(AI)プログラムを使用して、ヒト由来の350,000のタンパク質と、大腸菌、酵母、ショウジョウバエなどの20のモデル生物の構造を解決したと報告しています。今後数カ月以内に、同グループはモデル化されたタンパク質のリストを拡大し、カタログ化されたすべてのタンパク質(約1億分子)をカバーする計画だと述べている。

「それはかなり圧倒的です」と、メリーランド大学シェイディグローブ校のタンパク質折りたたみの専門家で、タンパク質構造予測の批判的評価(CASP)と呼ばれる隔年開催のコンペティションを運営するJohn Moultは言います。モールト氏によると、構造生物学者は何十年もの間、正確なコンピュータモデルがいつの日かX線結晶構造解析などの実験方法から得られた非常に正確なタンパク質形状を増強することを夢見てきたという。「夢が叶うとは思ってもみませんでした」と、モルト氏。

AlphaFoldと呼ばれるコンピュータモデルは、Googleの親会社であるAlphabetが所有する英国の企業であるDeepMindの研究者.AI研究です。2020年秋、AlphaFoldはCASPの競争を席巻し、100点満点中92.4点の精度スコアの中央値を集計し、次に最も近い競合他社をはるかに上回りました。しかし、DeepMindの研究者は、タンパク質の形状を理論的にマッピングする方法、特にAlphaFoldの基礎となるコンピュータコードの詳細を明らかにしなかったため、他のチームは不満を抱き、進歩を積み重ねることができませんでした。それは先週変わり始めました。7月15日、ワシントン大学シアトル校のミンギョン・ペク氏とデイビッド・ベイカー氏が率いる研究者らは、RoseTTAFoldと呼ばれる非常に正確なタンパク質構造予測プログラムを作成し、公開したとサイエンス誌にオンラインで報告した。同日、ネイチャーはAlphaFoldの詳細を、Demis HassabisとJohn Jumperが率いるDeepMindの研究者による論文で急いで発表した。

どちらのプログラムもAIを使用して、解かれたタンパク質構造の膨大なデータベース内の折り畳みパターンを見つけます。プログラムは、タンパク質中の隣接するアミノ酸がどのように相互作用するかを制御する基本的な物理的および生物学的規則も考慮することによって、未知のタンパク質の最も可能性の高い構造を計算する。BaekとBakerは論文でRoseTTAFoldを使用して、一般的な薬物標的のクラスである何百ものGタンパク質共役型受容体の構造データベースを作成しました。

現在、DeepMindの研究者は、350,000の予測された構造が作成されたと報告しています。研究者らは、AlphaFoldが全ヒトタンパク質のほぼ44%の構造を生成し、ヒトゲノムによってコードされるすべてのアミノ酸のほぼ60%をカバーしていると述べている。AlphaFoldは、他のヒトタンパク質の多くは「無秩序」であり、その形状が単一の構造を採用していないと判断した。このような無秩序なタンパク質は、タンパク質パートナーに結合するときに最終的に構造を採用する可能性がある、とベイカーは言う。また、複数の立体構造を自然に採用することもあると、カリフォルニア大学サンフランシスコ校の構造生物学者David Agardは言う。

欧州分子生物学研究所(EMBL)の共同研究者と集められたDeepMindの新しいタンパク質予測のデータベースは、オンラインで自由にアクセスできます。「彼らがこれを利用できるようにしてくれたのは素晴らしいことです」と、ベイカー氏。「それは本当に研究のペースを速めるでしょう。

タンパク質の3D構造は、その機能を主に決定するため、DeepMindライブラリは、生物学者が何千もの未知のタンパク質がどのように仕事をしているかを整理するのに役立つ傾向があります。「私たちEMBLは、これが人生の仕組みを理解する上で変革をもたらすと信じています」と、ラボのディレクター、エディス・ヒアードは言います。

DeepMindの共同研究者は、AlphaFold2はすでに環境中のプラスチックを以前に発見されたものよりも迅速に分解する新しい酵素の開発に拍車をかけ、無視された病気を治療するための薬物の新しい可能性につながったと言います。「これは、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」と、EMBLの欧州バイオインフォマティクス研究所のディレクター、ユアン・バーニーは述べています。

影響はそこで止まらないだろう。この予測は、構造を解く実験家に役立つだろう、とペクは言う。X線結晶学やクライオ電子顕微鏡実験からのデータは解釈が難しい場合があり、モデルを持つことは助けになる、とBaekと他の人々は言う。「短期的には、構造決定の努力が促進されるでしょう」と彼女は予測しています。「そして時間が経つにつれて、それはまたゆっくりと(実験的な)構造決定の努力に取って代わるでしょう。

そうなれば、構造生物学者は失業することはないだろう。ベイカー氏は、実験科学者も計算科学者も、どのタンパク質が互いに相互作用し、これらの相互作用の間にどのような分子変化が起こるのかを正確に理解するという、より複雑な課題にすでに努力を向け始めていると指摘する。「フィールドをリセットします」と、ベイカー氏。「とてもエキサイティングな時期です。

DOI: 10.1126/science.abl5801

続いて「YouTube」です。

関連すると思われる動画掲載。

研究者がタンパク質構造を予測するための「驚異的な」新しいAIを発表

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Reino Kaurismäki

チャンネル登録者数 40人

AIが予測したタンパク質構造の新しい公開データベースは、生物学を変革する可能性がある

ディープマインドの350,000の構造には、全ヒトタンパク質の44%が含まれています

2021年07月22日午前 11 時 00 分によってロバート・F・サービス

New public database of AI-predicted protein structures could transform biology

DeepMind’s 350,000 structures include 44% of all human proteins

22 JUL 202111:00 AMBYROBERT F. SERVICE