科学界に衝撃を与えたこの賞で、3 人の優秀な頭脳がノーベル化学賞を受賞しました。 Google DeepMind の 2 人の科学者、デミス・ハサビスとジョン・ジャンパーは、タンパク質のフォールディングを通じてバイオテクノロジーと医学を再構築することを提案した研究で受賞者の一人です。彼らの業績を完成させるのは、ワシントン大学の生化学者であるデイビッド・ベイカーであり、計算によるタンパク質設計における彼の画期的な研究は、彼らの成果をさらに高めています。その過程で、彼らの発見は、地球上のすべての生命の重要な分子であるタンパク質について学び、それを操作するための新しい方法を切り開きました。
結局のところ、これはこの成果、つまりこの 4 つの予測の中心にあり、特に Hassabis と Jumper によって作成された高度な人工知能モデルから始まります。そのブレークスルーである AlphaFold2 により、ほぼすべてのタンパク質を配列から予測できるようになります。すでにこの成果は、創薬と分子生物学の研究の加速を引き起こしており、政策立案者や一般の人々の注目を集め始めています。ベイカー氏の貢献は重要でしたが、AI テクノロジーは多くの人が不可能だと信じていたことを実現し、数十年来の科学的パズルを解きました。
Google DeepMind、ノーベル化学賞受賞で学界に衝撃を与える
このトリオは、タンパク質を解読して設計する技術の開発によりノーベル賞を受賞した。生命はレンガで作られた建物にたとえられますが、レンガはむしろ生命の構成要素に似ています。複合タンパク質は、体内のほぼすべてのプロセスを実行するのに役立つ分子としてよく説明されます。しかし、何十年もの間、その構造は謎のままでした。しかし、AI のおかげで、これらの複雑な分子を効率的にマッピングして設計することが、長年科学者の目標となってきました。
次に、Google DeepMind の John Jumper と Demis Hassabis は、既知のタンパク質の構造を予測できる AlphaFold2 と呼ばれる AI モデルを作成しました。このモデルはすでに 2 億個のタンパク質構造をマッピングしており、これは当時では想像もできなかった成果です。かつては何年もかかっていた骨の折れる研究を、わずか数秒で実行できるようになりました。彼らの研究は、既知のタンパク質についての洞察を与え、驚くべき精度で新しいタンパク質を作成するための扉を開くのに役立ちます。
一方、David Baker 氏の貢献は、自然界には存在しない既存のタンパク質の一部から新しいタンパク質を構築する、Rosetta と呼ばれるソフトウェアでした。この研究はタンパク質の理解と構築における大きな一歩を表しており、医学、環境科学、材料工学に広範な影響を与えるでしょう。
AI がタンパク質研究全体にどのように革命をもたらしたのか
このノーベル賞受賞研究は重要です。筋肉の収縮から免疫防御に至るまで、あらゆる生物学的機能はタンパク質によって駆動されます。タンパク質の機能はその形状に依存します。何十年もの間、科学者たちはタンパク質がどのようにして複雑な三次元構造に折り畳まれるかを正確に予測しようと試みてきましたが、苦労してきました。したがって、可能性のある治療法の扉を開き、ワクチンを開発し、さらには生分解性材料を作成するには、このプロセスを理解する必要があります。
Hassabis と Jumper の発案である AlphaFold2 を使用すると、ほぼすべてのタンパク質の構造を正確に予測でき、研究時間を大幅に削減できます。これは、アミノ酸配列を迅速に分析して、配列が機能的なタンパク質にどのように折り畳まれるかを判断する AI を活用したシステムです。ハサビス氏によると、この画期的な進歩により「何年にもわたる実験作業が節約され」、科学者は新しい薬や材料の開発などの応用分野に焦点を移すことができるという。
この AI テクノロジーは、Baker の Rosetta ソフトウェアと連携して動作します。既存のタンパク質データを使用する機械学習を応用することで、汚染などの困難な問題に対処したり、よりスマートで効率的な医薬品を製造したりするために、新しい、さらにはまったく新しいタンパク質を設計できる可能性があります。ベイカー氏によると、場合によっては、新型コロナウイルス感染症（ＣＯＶＩＤ－１９）のようなウイルスの拡散を遅らせる点鼻スプレーや、危険な免疫反応をブロックする薬剤など、新しい治療法の可能性があるという。
AlphaFold2 と GenScript 深層学習プラットフォームを組み合わせることで、以前は時間がかかっていた研究をより迅速に行うことができます。
AlphaFold2 はリリース以来、世界中の科学者に無料で提供されており、これは私たちが知っているように、研究における劇的な大転換です。すでに 190 か国の 200 万人以上の研究者がこのシステムを使用して、マラリア、パーキンソン病、薬剤耐性菌などの疾患研究を拡大しています。このツールにより、これまでよりも低コストで低コストで新薬を特定するプロセスが高速化されれば、医療に大きな影響を与える可能性があります。
ジョン・ジャンパー氏は、AlphaFold2 の長期的な可能性に注目し、特に新たなパンデミックやアウトブレイクに対応するために、これが医薬品やワクチンの開発を約 10 ～ 20 倍スピードアップするのにどのように役立つかについて話しました。デビッド・ベイカー氏がテクノロジーの将来の応用に熱心であることは明らかでした。彼は、これは科学において AI ができることの氷山の一角にすぎないと考えていました。
科学の手で AI の力を
そしてそれは、この古い科学の謎を解くことが達成であると言っているわけではありません。それは、そもそも研究に対する私たちの考え方を根本的に変えることなのです、とハサビス氏とジャンパー氏は言います。 AlphaFold2 などの AI システムは、労働集約的な科学プロセスが、よりアクセスしやすく、実用的で、拡張可能になることを証明しています。これは理論的なものではありません。それは現在世界中の研究室で起こっており、製薬から環境科学に至るまであらゆるものに大きな影響を与える可能性があります。
しかし、大きな可能性にもかかわらず、ハサビス氏は明らかに警戒していた。同氏は声明の中で、AIには「二重の利点」がある、つまりAIは生活を改善するための手段であるように見え、私たちはAIを使用する際には非常に注意しなければならず、その予期せぬ影響について心配する必要があると述べた。これらのテクノロジーの継続的な開発では、リスクが利益を確実に上回ることが優先されるでしょう。
これは、生物学の最も困難な問題を解決するために私たちが AI を使用してどこまで到達したかを示しています。私たちが尋ねてきた質問の多くは変更されました。 AI を使用してタンパク質を研究するのはまだ初期の段階ですが、デミス・ハサビス、ジョン・ジャンパー、デビッド・ベイカーらの進歩により、科学の様相が変わりつつあります。彼らの仕事は、SF をこれまで以上に身近なものにしています。ノーベル賞を受賞したこの発見は、生物学や医学をはるかに超えた影響を与えるでしょう。
画像クレジット: フルカン・デミルカヤ/表意文字
Source: Google DeepMindのAIがノーベル化学賞を受賞
