研究者らは 2 億個のタンパク質構造のデータベースを作成しました。彼らは AlphaFold プログラムの助けを借りてこれを達成しました。
パラドックスタンパク質
タンパク質は生命の構成要素です。これらは細菌から植物や動物に至るまで、さまざまな生物によって生成され、生成されると数ミリ秒以内に折りたたまれます。複雑な形状に折り畳まれたアミノ酸の鎖から形成され、その三次元構造がその機能を大きく決定します。タンパク質がどのように折り畳まれるかを理解すれば、その仕組みを理解し、その挙動を変えることができます。
DNA は作成の指示を提供しますが、アミノ酸の鎖を解析し、それらがどのように相互作用して三次元の形状を形成するかを予測することは非常に困難でした。最近まで、科学者たちは科学的に知られている 2 億個のタンパク質のうちのほんの一部しか解読していませんでした。問題は、その構造が非常に複雑なので、どのような形になるかを推測するのがほぼ不可能であることです。
DeepMind の AlphaFold は、タンパク質構造の 3D 画像を作成しました。画像提供：DeepMind
サイラス・レビンタール、アメリカの分子生物学者は 1969 年の論文で、膨大な数の可能な配置にもかかわらず、タンパク質は迅速かつ正確に折りたたまれるというパラドックスについて書いています。さらに、各タンパク質は 10^300 の最終形態をとることができます。
したがって、各配置を次々に試してタンパク質の正しい形を見つけようとすると、宇宙が存在するよりも長い時間がかかるだろうとレビンタールは書いています。
科学者の試み
科学者はタンパク質を視覚化する方法を持っていますそしてその構造を分析しますが、これは時間がかかりすぎて難しい作業です。 Nature 誌によると、X 線結晶構造解析はタンパク質の画像化に最もよく使用されます。この方法では、X線を固体のタンパク質結晶に照射し、その屈折を測定します。目標は、タンパク質がどのように構造化されているかを解明することです。 DeepMind によると、この実験研究により約 190,000 個のタンパク質の形状が決定されました。
新しい方法
2020 年 11 月、DeepMind グループは、人工知能は、アルゴリズムを使用してこの情報を迅速に予測できる AlphaFold と呼ばれるプログラムの開発を発表しました。 それ以来、彼はゲノムが解読されたすべての生物の遺伝暗号を研究し、それらに含まれる何億ものタンパク質の構造を予測してきました。
AlphaFold は知識を蓄積することで機能しますアミノ酸配列と相互作用について、タンパク質の構造を解釈しようとします。その結果、アルゴリズムは原子レベルまでの精度でタンパク質の形状を数分で予測できるようになりました。
昨年DeepMindが出版されましたオープンなタンパク質構造データベースには、ヒトによって発現される 20,000 種類のタンパク質のほぼすべてを含む 20 種が含まれています。現在、彼はその作業を完了し、2 億を超えるタンパク質の予測構造を公開しています。
テクノロジーはどのように適用されますか？
研究者たちはすでにその成果を活用しているアルファフォールド。ガーディアン紙によると、このプログラムにより科学者たちは、これまでX線結晶構造解析ができなかったマラリア原虫の重要なタンパク質の特徴を決定的に明らかにすることができたという。これにより、最終的にはこの病気に対するワクチンが改善されるでしょう。
マラリアタンパク質の 3D 画像。ディープマインドの画像提供
ミツバチ研究者ワイルド・ライパートノルウェー生命科学大学の研究者らは、AlphaFold を使用してビテロゲニンの構造を明らかにしました。これは、すべての卵を産む動物によって生成される生殖および免疫タンパク質です。この発見は、例えばミツバチや魚を病気から守る新しい方法の開発に役立つだろう。これらの動物は人類に食料を供給するために重要であるため、これは重要です。
番組では、新しい作品の探索についてもお知らせします。製薬業界について、ROME Therapeuticsの最高経営責任者（CEO）であるRosana Kapeller氏はDeepMindの声明で述べた。 「AlphaFold のスピードと精度により、医薬品開発プロセスが加速されます。私たちは医薬品の開発に対するその影響を理解し始めたばかりです」と彼女は結論付けました。
また、AlphaFold モデルは科学者によっても使用されています ポーツマス大学の酵素イノベーションセンターからの研究により、プラスチックの加工に合わせて調整できる自然界の酵素を特定しました。
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