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　タンパク質の構造と振る舞いは、専門家を50年来悩ませてきた問題だった。そんな難問をAIが手際よく解明してしまったそうだ。

　「タンパク質の折りたたみ（タンパク質フォールディング）」と呼ばれる問題に挑戦したのは、チェスや囲碁で世界をあっと言わせたイギリスの人工知能企業「DeepMind」だ。その最新のAIシステム「AlphaFold」が、この問題における飛躍的進歩をもたらした。

　私たち生物の体の中に無数にあるタンパク質は、いわばナノマシンのような存在で、生命が生きるために欠かすことができない物質だ。血液に酸素を運ばせたり、目に光を感知させたり、筋肉を作ったりと、ありとあらゆる生物学的プロセスに関与している。

　まるでビーズのようなアミノ酸が連なった糸を想像してもらいたい。これがタンパク質の基本的な構造だ。だがアミノ酸は20種類あり、それらが相互に作用することで折りたたまれ、複雑な3次元構造になっている。そしてこの3次元構造の違いによって、タンパク質の機能も違ってくる。

　アミノ酸の相互作用は複雑怪奇だ。タンパク質には2億種以上あることが分かっているが、詳しく3次元構造が判明しているのはほんの一部だけだ。もしアミノ酸の相互作用を理解して、その配列から3次元構造を予測することができれば、タンパク質の解明は一気に進む。

　これが世界中の科学者が取り組みながら、長年解決することができなかった「タンパク質の折りたたみ（フォールディング）問題」だ。

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フォールディング前とフォールディング後のタンパク質

　AlphaFoldはタンパク質の「空間グラフ」を解釈し、計算することができるAIだ。

　これに過去に科学者が苦労した集めた17万のタンパク質構造データを与えて学習させた結果、アミノ酸の配列からタンパク質の3次元構造を正確に予測できるようになったという。予測の誤差は平均1.6オングストローム――すなわち原子1つ分と超精密な予測だ。

　タンパク質の構造予測の精度は、一般に「CASP（Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction））」という方法によって評価される。そしてAlphaFoldのCASPスコアは92.4。これは実験によって得られた結果と概ね同等とみなしていい予測精度であるという。

　ここから想像される未来は明るい。さまざまな応用が考えられ、たとえばこれまで治せなかった病気の原因をさっと特定し、治療薬を作ることができるようになる。

　あるいはプラスチックを分解する酵素や大気中に含まれる二酸化炭素を吸着するような酵素すら人工的に作れる可能性があるそうだ。

　この成果はまだきちんとした形で発表されておらず、今の時点（20年12月2日）ではその要旨を確認できるのみだ。それでもタンパク質を活用しているさまざまな分野でのブレークスルーを期待したい。

以下ソース
http://karapaia.com/archives/52297096.html

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