「AlphaFold 3：分子構造と相互作用の予測に革命をもたらす」
2020年の発売以来、200万人以上の研究者がGoogle DeepmindのAlphafold 2に目を向けてタンパク質構造を予測し、ワクチン開発や癌治療などのブレークスルーを支援しています。このモデルは、半世紀以上にわたって科学者を困惑させてきた挑戦に取り組みました。しかし、Google Deepmindのチームはそこで止まりませんでした。栄光の上で休む代わりに、彼らは袖を転がし、Alphafold 3で作業を始めました。
Google DeepmindおよびIsomorphic Labsによって5月に発売されたAlphafold 3は、物事を一気に取り上げます。タンパク質の折りたたみを予測するだけではありません。また、DNA、RNA、リガンドなど、あらゆる種類の生命分子の構造と相互作用を予測します。タンパク質に付着する小さな分子です。
「Alphafold 2を使用すると、タンパク質の折りたたみパズルを解くことに大きな進歩を遂げましたが、科学コミュニティはより複雑なものに移りました」とGoogle Deepmindの研究科学者Jonas Adlerは説明します。 「研究者は現在、Alphafold 2が不足している領域の小分子がどのように結合するか、RNAの仕組みなどの詳細に飛び込んでいます。最新の生物学と化学に追いつくために、あらゆる種類の生体分子を処理できるツールが必要でした。」
ここに「すべて」にはリガンドが含まれています。これは、すべての薬物の約半分を構成するため重要です。 「同型ラボでは、薬物を合理的に設計するためのAlphafold 3の大きな可能性が見られます。すでに毎日使用するようにしています」と、同型ラボの研究リーダーであるAdrian Stecula氏は言います。 「私たちは、新しい小分子が新薬標的にどのように結合するかを調査し、タンパク質がDNAやRNAとどのように相互作用するかを把握し、化学的調整がタンパク質構造にどのように影響するかを研究しています。新しいモデルはこれらすべての可能性を開きます。」
これらの余分な分子タイプを組み込むことは、より多くの組み合わせに対処することを意味します。 「タンパク質は非常に簡単です。標準的なアミノ酸は20個しかありません」とジョナスは指摘します。 「しかし、小分子？それらはあちこちにあり、無限の可能性を備えています。彼らは非常に多様です。」
包括的なデータベースが問題外であることを認識して、チームはAlphaFoldサーバーを立ち上げました。このフリーツールにより、科学者は独自のシーケンスを入力でき、AlphaFoldはそれらの分子複合体を生成します。 5月にライブになって以来、100万を超える構造を作成するために使用されています。 「Google Mapsのようなものですが、分子複合体用です」とGoogle Deepmindの研究エンジニアであるLindsay Willmore氏は言います。 「コーダーではない場合でも、タンパク質、DNA、RNA、または小分子シーケンスをコピーして貼り付け、ボタンを押して数分待ちます。自信メトリックとともに構造を取得して、予測を評価するのに役立ちます。」
AlphaFold 3をこのような広範囲の生体分子で動作させるために、チームはトレーニングデータを拡張して、DNA、RNA、小分子などを含むように拡張しました。 「私たちは、タンパク質で私たちを助けてくれたデータセットのすべてを訓練して、どこまで行くことができるかを見てみませんか？」とリンジーは説明します。 「結局、私たちはかなり遠くに行きました。」
AlphaFold 3の重要な変更は、構造を作成するモデルの最終部分にありました。 AlphaFold 2は複雑なカスタムジオメトリベースのモジュールを使用していましたが、AlphaFold 3は、Imagenのような他の高度な画像生成モデルと同様に、拡散に基づいてよりシンプルな生成モデルに切り替えました。この変化は、モデルが新しいタイプの分子をどのように扱うかを合理化しました。
しかし、このシフトは新しい課題をもたらしました。拡散モデルは、実際に「乱れた」タンパク質領域の「秩序化された」構造を誤って作成します。カオススパゲッティの山をきちんとしたらせんに組織しようとすると考えています。
そのため、チームはAlphafold 2に目を向け、これらの障害のある相互作用を予測することに優れています。 「Alphafold 2の予測を使用してAlphafold 3を訓練し、障害を認識して予測するように教えました」とLindsay氏は言います。
「私たちには、「fusilliを信頼し、スパゲッティを拒否する」ということわざがあります」とジョナスは笑いながら追加します。
Alphafold 3の予測の例。青色の「Fusilli」領域とオレンジの障害のある「スパゲッティ」領域を示しています。色は、予測の精度に対するモデルの自信を示しています。 チームは、GenomicsやDrug Designなどの分野でAlphaFold 3がどのように使用されるかを楽しみにしています。 「私たちがどこまで来たかを見るのは驚くべきことです」とジョナスは言います。 「かつてタフだったのは今では簡単であり、不可能なことは今では手の届かないところにあります。まだひどいナットがありますが、AlphaFold 3が私たちを達成するのに役立つことに興奮しています。」
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コメント (15)
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![GeorgeMartinez]()
GeorgeMartinez
2025年4月10日 0:00:00 GMT
AlphaFold 3 is mind-blowing! It's incredible how it's helping with vaccine development and cancer treatments. I'm not a scientist, but even I can see the potential here. The only thing is, it's a bit complex for non-experts. Still, a huge leap forward!
0
![RoySmith]()
RoySmith
2025年4月10日 0:00:00 GMT
AlphaFold 3は驚くべきツールです！ワクチン開発やがん治療に役立っているなんて信じられません。私は科学者ではありませんが、その可能性が見て取れます。ただ、専門家以外には少し複雑かもしれません。それでも、大きな進歩ですね！
0
![WilliamCarter]()
WilliamCarter
2025年4月10日 0:00:00 GMT
AlphaFold 3은 정말 놀랍습니다! 백신 개발과 암 치료에 도움이 된다는 것이 믿기지 않아요. 저는 과학자가 아니지만, 그 가능성을 느낄 수 있어요. 다만, 전문가가 아닌 사람에게는 조금 복잡할 수 있어요. 그래도 큰 도약입니다!
0
![JustinWilliams]()
JustinWilliams
2025年4月10日 0:00:00 GMT
AlphaFold 3 é impressionante! É incrível como está ajudando no desenvolvimento de vacinas e tratamentos contra o câncer. Não sou cientista, mas até eu posso ver o potencial aqui. A única coisa é que é um pouco complexo para não especialistas. Ainda assim, um grande avanço!
0
![WalterThomas]()
WalterThomas
2025年4月10日 0:00:00 GMT
¡AlphaFold 3 es alucinante! Es increíble cómo está ayudando en el desarrollo de vacunas y tratamientos contra el cáncer. No soy científico, pero incluso yo puedo ver el potencial aquí. Lo único es que es un poco complejo para los no expertos. Aún así, un gran avance!
0
![WillLopez]()
WillLopez
2025年4月11日 0:00:00 GMT
AlphaFold 3 is a lifesaver for us in the lab! It's mind-blowing how it predicts molecular structures so accurately. Helped us speed up our research big time. Only wish it was a bit faster, but hey, can't complain too much about a tool that's changing the game!
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2020年の発売以来、200万人以上の研究者がGoogle DeepmindのAlphafold 2に目を向けてタンパク質構造を予測し、ワクチン開発や癌治療などのブレークスルーを支援しています。このモデルは、半世紀以上にわたって科学者を困惑させてきた挑戦に取り組みました。しかし、Google Deepmindのチームはそこで止まりませんでした。栄光の上で休む代わりに、彼らは袖を転がし、Alphafold 3で作業を始めました。
Google DeepmindおよびIsomorphic Labsによって5月に発売されたAlphafold 3は、物事を一気に取り上げます。タンパク質の折りたたみを予測するだけではありません。また、DNA、RNA、リガンドなど、あらゆる種類の生命分子の構造と相互作用を予測します。タンパク質に付着する小さな分子です。
「Alphafold 2を使用すると、タンパク質の折りたたみパズルを解くことに大きな進歩を遂げましたが、科学コミュニティはより複雑なものに移りました」とGoogle Deepmindの研究科学者Jonas Adlerは説明します。 「研究者は現在、Alphafold 2が不足している領域の小分子がどのように結合するか、RNAの仕組みなどの詳細に飛び込んでいます。最新の生物学と化学に追いつくために、あらゆる種類の生体分子を処理できるツールが必要でした。」
ここに「すべて」にはリガンドが含まれています。これは、すべての薬物の約半分を構成するため重要です。 「同型ラボでは、薬物を合理的に設計するためのAlphafold 3の大きな可能性が見られます。すでに毎日使用するようにしています」と、同型ラボの研究リーダーであるAdrian Stecula氏は言います。 「私たちは、新しい小分子が新薬標的にどのように結合するかを調査し、タンパク質がDNAやRNAとどのように相互作用するかを把握し、化学的調整がタンパク質構造にどのように影響するかを研究しています。新しいモデルはこれらすべての可能性を開きます。」
これらの余分な分子タイプを組み込むことは、より多くの組み合わせに対処することを意味します。 「タンパク質は非常に簡単です。標準的なアミノ酸は20個しかありません」とジョナスは指摘します。 「しかし、小分子？それらはあちこちにあり、無限の可能性を備えています。彼らは非常に多様です。」
「Google Mapsのようなものですが、分子複合体用です」とGoogle Deepmindの研究エンジニアであるLindsay Willmore氏は言います。 「コーダーではない場合でも、タンパク質、DNA、RNA、または小分子シーケンスをコピーして貼り付け、ボタンを押して数分待ちます。自信メトリックとともに構造を取得して、予測を評価するのに役立ちます。」
AlphaFold 3をこのような広範囲の生体分子で動作させるために、チームはトレーニングデータを拡張して、DNA、RNA、小分子などを含むように拡張しました。 「私たちは、タンパク質で私たちを助けてくれたデータセットのすべてを訓練して、どこまで行くことができるかを見てみませんか？」とリンジーは説明します。 「結局、私たちはかなり遠くに行きました。」
AlphaFold 3の重要な変更は、構造を作成するモデルの最終部分にありました。 AlphaFold 2は複雑なカスタムジオメトリベースのモジュールを使用していましたが、AlphaFold 3は、Imagenのような他の高度な画像生成モデルと同様に、拡散に基づいてよりシンプルな生成モデルに切り替えました。この変化は、モデルが新しいタイプの分子をどのように扱うかを合理化しました。
しかし、このシフトは新しい課題をもたらしました。拡散モデルは、実際に「乱れた」タンパク質領域の「秩序化された」構造を誤って作成します。カオススパゲッティの山をきちんとしたらせんに組織しようとすると考えています。
そのため、チームはAlphafold 2に目を向け、これらの障害のある相互作用を予測することに優れています。 「Alphafold 2の予測を使用してAlphafold 3を訓練し、障害を認識して予測するように教えました」とLindsay氏は言います。
「私たちには、「fusilliを信頼し、スパゲッティを拒否する」ということわざがあります」とジョナスは笑いながら追加します。
チームは、GenomicsやDrug Designなどの分野でAlphaFold 3がどのように使用されるかを楽しみにしています。 「私たちがどこまで来たかを見るのは驚くべきことです」とジョナスは言います。 「かつてタフだったのは今では簡単であり、不可能なことは今では手の届かないところにあります。まだひどいナットがありますが、AlphaFold 3が私たちを達成するのに役立つことに興奮しています。」
अरबपति इस सप्ताह के AI अपडेट में नौकरियों को स्वचालित करने की चर्चा करते हैं
हाय सब लोग, TechCrunch के AI न्यूज़लेटर में वापस स्वागत है! यदि आपने अभी तक सब्सक्राइब नहीं किया है, तो आप इसे हर बुधवार को सीधे अपने इनबॉक्स में प्राप्त करने के लिए यहाँ साइन अप कर सकते हैं।हमने पिछल
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नोटबुकएलएम मोबाइल पर आ गया है: अब आपका AI-संचालित रिसर्च असिस्टेंट Android और iOS पर उपलब्ध हम नोटबुकएलएम को लेकर मिले जबरदस्त प्रतिसाद से हैरान हैं—लाखों उपयोगकर्ताओं ने इसे जटिल
गूगल के AI भविष्य फंड को धीरे-धीरे चलने पड़ सकता है
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2025年4月10日 0:00:00 GMT
AlphaFold 3 is mind-blowing! It's incredible how it's helping with vaccine development and cancer treatments. I'm not a scientist, but even I can see the potential here. The only thing is, it's a bit complex for non-experts. Still, a huge leap forward!
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2025年4月10日 0:00:00 GMT
AlphaFold 3は驚くべきツールです！ワクチン開発やがん治療に役立っているなんて信じられません。私は科学者ではありませんが、その可能性が見て取れます。ただ、専門家以外には少し複雑かもしれません。それでも、大きな進歩ですね！
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2025年4月10日 0:00:00 GMT
AlphaFold 3은 정말 놀랍습니다! 백신 개발과 암 치료에 도움이 된다는 것이 믿기지 않아요. 저는 과학자가 아니지만, 그 가능성을 느낄 수 있어요. 다만, 전문가가 아닌 사람에게는 조금 복잡할 수 있어요. 그래도 큰 도약입니다!
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2025年4月10日 0:00:00 GMT
AlphaFold 3 é impressionante! É incrível como está ajudando no desenvolvimento de vacinas e tratamentos contra o câncer. Não sou cientista, mas até eu posso ver o potencial aqui. A única coisa é que é um pouco complexo para não especialistas. Ainda assim, um grande avanço!
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2025年4月10日 0:00:00 GMT
¡AlphaFold 3 es alucinante! Es increíble cómo está ayudando en el desarrollo de vacunas y tratamientos contra el cáncer. No soy científico, pero incluso yo puedo ver el potencial aquí. Lo único es que es un poco complejo para los no expertos. Aún así, un gran avance!
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2025年4月11日 0:00:00 GMT
AlphaFold 3 is a lifesaver for us in the lab! It's mind-blowing how it predicts molecular structures so accurately. Helped us speed up our research big time. Only wish it was a bit faster, but hey, can't complain too much about a tool that's changing the game!
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