AlphaFold 3 が発売され、タンパク質とすべての生体分子の相互作用と構造をこれまでよりもはるかに高い精度で包括的に予測します。

エディター | 大根の皮

2021 年の強力なAlphaFold2 のリリース以来、科学者はタンパク質構造予測モデルを使用して、細胞内のさまざまなタンパク質構造をマッピングし、薬物を発見し、それぞれの「宇宙地図」をマッピングしてきました。既知のタンパク質相互作用の「。

たった今、Google DeepMindは、タンパク質、核酸、低分子、イオン、修飾残基を含む複合体の結合構造を予測できるAlphaFold3モデルをリリースしました。

AlphaFold3の精度は、過去の多くの専用ツール(タンパク質-リガンド相互作用、タンパク質-核酸相互作用、抗体-抗原予測)と比較して大幅に向上しています。これは、生体分子空間全体にわたる高精度のモデリングが単一の統合された深層学習フレームワーク内で可能であることを示しています。

その一方で、チームはAlphaFold3のほとんどの機能への無料アクセスを提供する使いやすいリサーチツールであるAlphaFold Serverを新たに立ち上げました。

ロンドンのフランシス・クリック研究所の生化学者であるフランク・ウールマンは、早い段階でAlphaFold3に出会い、その機能に感銘を受けました。 「これは単純に革命的です。」と彼は言いました、「これは構造生物学の研究を民主化するでしょう。」 この研究は「AlphaFold 3 による生体分子相互作用の正確な構造予測」と題され、2024 年 5 月 8 日に「Nature」に発表されました。

1. 細胞内の分子機械:

細胞には、タンパク質、核酸、糖で構成される何十億もの分子機械が含まれています。これらの機械は連携して動作し、生命のプロセスがスムーズに進行します。

AlphaFold3 の革命:
2. Google DeepMind は、すべての生きている分子の構造と相互作用を前例のない精度で予測する AlphaFold3 を発表します。
他の分子タイプとの相互作用:
3. 既存の方法と比較して、AlphaFold3 は他の分子タイプとのタンパク質相互作用の予測精度を少なくとも 50% 向上させ、一部のカテゴリでは精度が 2 倍になります。
AlphaFold3 のアップデート:
4. DeepMind は、ターゲット配列関連のタンパク質情報への依存を減らす、AlphaFold3 の大幅なアップデートを行いました。
拡散モデルの使用:
5. AlphaFold3 は、人工知能画像生成器 Midjourney で使用されているものと同じ拡散モデル機械学習ネットワークを使用します。 「これは大きな変化だ」とAlphaFoldプロジェクトリーダーのジョン・ジャンパー氏は語った。

   AlphaFold3 が生命の分子を明らかにする方法

ビデオリンク:

https://mp.weixin.qq.com/s/IcKOIAqEM4B2fdOsE5cfVAAlphaFold3 の機能

与えられた入力リスト分子の、 AlphaFold3 関節の 3D 構造が生成され、どのように結合しているかが明らかになります。以下をシミュレートできます:

大きな生体分子 (タンパク質、DNA、RNA)

1. 小さな分子 (リガンド)
2. 化学修飾

技術的利点

AlphaFold3 は、改良されたアーキテクチャとトレーニングを使用して、すべての生命分子をカバーします。コアテクノロジーには以下が含まれます:

Evoformerモジュール

1. 拡散ネットワークアセンブリ

精度

AlphaFold3の分子相互作用の予測は、科学的洞察を統合する独自の能力により、既存のすべてのシステムの精度を超えています。

創薬

AlphaFold3 は薬剤設計能力を向上させ、以下を予測できます:

リガンド

1. 抗体
2. 薬剤様相互作用の予測において前例のない精度を達成し、従来の方法よりも 50% 向上し、人工知能になります物理ベースの予測ツールを超えたシステム。

Isomorphic Labs

Isomorphic Labsは、AlphaFold3と社内AIモデルを組み合わせて次のことを行います:

社内プロジェクト

1. 製薬パートナーとの薬剤設計
2. AlphaFold3を活用して薬剤設計の成功率を加速および向上させ、新しい疾患のターゲットと既存のターゲットを組み合わせて使用​​します。

バランス

DeepMind は、AlphaFold3 のアクセシビリティ、科学的影響、商用創薬機能のバランスをとります。

NVIDIA の上級研究マネージャーであり、Embodied AI (GEAR Labs) の責任者である Jim Fan 氏はツイートし、次のようにコメントしました:

1. 「AlphaFold3 が登場しました。生物学における人工知能の最大の進歩の最新バージョンです。斬新な AlphaFold3 は拡散を使用します」分子構造を「レンダリング」します。ぼやけた原子の雲から始まり、ノイズ除去を通じて徐々に分子を実体化します。 「
2. 」 私たちが生きているタイムラインでは、ラマとソラから学ぶことで、生命科学に情報を与え、加速させることができます。その普遍性は、美しいピクセルを生成する同じトランスフォーマーと拡散のバックボーンからも可能だと思います。それに応じてデータを浮動小数点シーケンスに変換します。「
3. 」私たちは単一の AGI モデルのレベルには達していませんが、ドメイン間でトレーニング、データ、ニューラル ネットワークを転送できる汎用 AI レシピ メニューの構築に成功しました。 「これは機能しないはずですが、神に感謝します。機能します!」

もちろん、可能性のある薬物とタンパク質の相互作用のモデル化には限界があるため、反対の声もあるとカリフォルニア大学の医薬品化学者ブライアン氏は述べています。サンフランシスコ、「AlphaFold2 と同じ効果があるとは思えない」と、新薬候補を見つけるために AlphaFold 構造を使用している Shoichet 氏は語った。

無料で使いやすい研究ツール

RoseTTAFoldやAlphaFold2とは異なり、科学者は独自のバージョンのAlphaFold3を実行することはできず、AlphaFold3の基礎となるコードなどの情報は現時点では公開されません時間。代わりに、研究者は DeepMind の新しい「AlphaFold サーバー」にアクセスして、AlphaFold3 の機能を使用できるようになります。

AlphaFold Server は、世界中の科学者が非営利の研究を行うために使用できる無料のプラットフォームです。生物学者は、数回クリックするだけで、AlphaFold 3 の機能を利用して、タンパク質、DNA、RNA、さまざまなリガンド、イオン、化学修飾で構成される構造をシミュレーションできます。

AlphaFold Server は、科学者が新しい仮説を生成して研究室でテストするのに役立ち、ワークフローを高速化し、さらなるイノベーションを可能にします。このプラットフォームは、研究者がコンピューティング リソースや機械学習の専門知識を持っているかどうかに関係なく、予測を生成する便利な方法を研究者に提供します。

Uhlmann は、これまでに見たサーバーが気に入っており、以前に使用していた AlphaFold2 バージョンよりもシンプルで高速です。 「それをアップロードすると、10 分後には構造が完成します」と彼は言いました。

ただし、現在、AlphaFold Server へのユーザーのアクセス数は制限されています。現在、科学者は 1 日に 10 件の予測しか行うことができず、そのため、薬剤と結合する可能性のあるタンパク質構造を取得する可能性は低くなります。

ビデオリンク:
https://mp.weixin.qq.com/s/IcKOIAqEM4B2fdOsE5cfVA

AlphaFoldサーバー:
https://golgi.sandbox.google.com/about

責任ある利用AlphaFold3 のパワー

AlphaFold の各バージョンについて、DeepMind は研究およびセキュリティ コミュニティと協力して、テクノロジーの広範な影響を理解しています。彼らは科学主導のアプローチを採用し、潜在的なリスクを軽減し、生物学と人類に広範な利益を共有するために広範な評価を実施しています。

AlphaFold2 に関する DeepMind の外部コンサルティングに基づいて、バイオセキュリティ、研究、業界の専門的な第三者に加えて、現在、50 名を超える分野の専門家と協力して、後続の AlphaFold モデルの機能と潜在的なリスクを理解しています。 DeepMind は、AlphaFold3 のリリースに先立って、コミュニティ全体のフォーラムやディスカッションにも参加しました。

AlphaFold Server は、2 億のタンパク質構造の無料データベースなど、AlphaFold の利点を共有するという DeepMind の継続的な取り組みを反映しています。

また、彼らはEMBL-EBIと協力し、グローバル・サウスの組織と協力して、無料のAlphaFold教育オンラインコースを拡大し、顧みられない病気や食品などの資金不足の分野を含め、導入と研究を加速するために必要なツールを科学者に提供する予定です。安全。 DeepMind は今後も科学コミュニティや政策立案者と協力して、責任を持って AI テクノロジーを開発および展開していきます。

AI 主導の細胞生物学の未来を解き放つ

AlphaFold3 は生物学の世界を HD にもたらします。これにより、科学者は細胞システムをその複雑さ、構造、相互作用、修飾のすべてにおいて理解できるようになります。

生命の分子へのこの新しい窓は、それらがどのように相互接続されているかを明らかにし、これらの接続が薬物の作用、ホルモンの生成、DNA修復の健康を守るプロセスなどの生物学的機能にどのように影響を与えるかを理解するのに役立ちます。

AlphaFold3 の可能性はまだ活用され始めたばかりです。ライフサイエンスの未来は何でしょうか?

論文リンク:
https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w

相關內容：
https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/

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