タンパク質構造コンテスト謎の歴史的1位、DeepMindのAlphaFoldだった

2019/01/15：
●タンパク質構造予測は難しいが重要…25年もコンテストを開催しているほど
●タンパク質構造コンテスト謎の歴史的1位、DeepMindのAlphaFoldだった
●それでもDeepMindのAlphaFoldには弱点がある？


●タンパク質構造予測は難しいが重要…25年もコンテストを開催しているほど

2019/01/15：タンパク質の機能を研究したり、それをターゲットとする薬剤を開発したいというとき、タンパク質の構造はとても重要な要素の一つ。にも関わらず、3次元構造を予測することは、極めて難しいようです。「研究したいタンパク質があるのだが、その構造と機能がわからない」というのは、分子細胞生物学の研究者が日々直面する最大の難題の一つだといいます。(※1より)

　なぜ新しい薬の開発に役立つのか？と言うと、アルツハイマー病、パーキンソン病、ハンチントン病、嚢胞性線維症といった病気の原因はタンパク質の間違った折りたたみが原因であると考えられているため。

　他にも、タンパク質の構造を理解する利点はいろいろあります。タンパク質の折りたたみを理解することで生分解性酵素の分野での進歩があれば、プラスチックや油といった廃棄物の分解がより環境に配慮された形で行われるようになる可能性もあるともされていました。(※2より)

　そうした重要性のためか、2年に一度開催される国際タンパク質構造予測コンテスト(CASP)というものもあるとのこと。組織委員会によって選ばれたタンパク質の構造の定量的予測を競うんだそうな。初開催から25年ということで、かなり長く開催されているようです。毎回世界中から数百ものスポンサーを集めるともされていました。(※1より)


●タンパク質構造コンテスト謎の歴史的1位、DeepMindのAlphaFoldだった

　その2018年の国際タンパク質構造予測コンテスト(CASP)で、大会組織委員会は以下のような異例の予告をしました。今回の特殊性から、大会では学会への追加参加登録の枠を設け、その白熱を見届けたいというメディアに向けて追加でチケットを購入できるように措置をするほどだったといいます。何もかも特別です。

「今回の大会では今までにないレベルの進歩があった。その原因はよくわかっていないが、週末の学会の際に詳しく発表し、議論ができればと思っている」

　圧倒的なトップは、A7Dという謎のチーム。今大会のぶっちぎりトップだったというだけでなく、A7Dと今回の2位のチームの点数の差は、なんとCASPが始まって以来約20年分相当の進歩分よりも高いというレベルだったといいます。一気に20年分以上進歩したって感じなんでしょうね。

　うちのタイトルで皆さん既におわかりでしょうが、このチームはあのAlphaGoを開発したグーグル系企業のDeepMindの開発したAIでした。AlphaFoldという名前をつけているそうです。(※1より)


●それでもDeepMindのAlphaFoldには弱点がある？

　このAlphaFoldのしくみの説明ですけど、私にはちんぷんかんぷんでした。とりあえず、過去に解決されたタンパク質折りたたみ問題は使用せず、新たな方法を取ったとのこと。そして、その方法とは、「アミノ酸のペアの距離」と「それらを結ぶ化学結合の間の角度」というタンパク質構造が持つ2つの物質的特性の予測から、3次元構造を予測した、とされていました。(※2より)

　一気に20年分も進歩したっぽいので、どう考えても画期的と考えられますけど、課題はあるともされています。全チーム平均に満たない予測成績であったタンパク質もあったと指摘されていました。苦手な構造があるのかもしれません。

　ただ、逆に言うと、平均以下の成績のタンパク質があったのにも関わらず、歴史的な成績での首位だったということは、得意なタンパク質での差がものすごく大きいからという可能性もあるでしょう。DeepMindチームは対象となった43個のタンパク質のうち25個で成績トップとなっていますし、得意不得意で差があるならむしろ利点になりそうな気がしました。

※1　AlphaGoの衝撃再び — タンパク質構造予測でAlphaFoldが今までのモデルに圧勝｜Zhubo.JP｜note　2019/01/11 00:20(文／袁博　校閲／范静萱、张涵雄、常亮　日本語訳 / 王青波)
※2　人工知能企業のDeepMindがタンパク質の立体構造を予測する「AlphaFold」を開発 - GIGAZINE　2018年12月04日 12時04分


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