人類が病気に対する新たな治療法を模索する中で、タンパク質をゼロから設計する手法が用いられています。これを手助けするAIモデルを、AIと生物学を組み合わせて疾患解決に取り組む研究組織のBiohubが公開しました。
Biohub releases a world model of protein biology
https://biohub.org/news/world-model-of-protein-biology/
Biohubは「ESMC」「ESMFold2」「ESM Atlas」という3つの要素を中心に構築されたタンパク質構造予測・設計・発見のためのシステムを開発しました。
ESMCは生命全体から収集された約28億の配列で学習した最先端のタンパク質表現言語モデルです。ESMFold2はESMCの配列表現を生体分子複合体の3次元構造へ変換するために構築された設計エンジンで、腫瘍など特定の標的に対して高い親和性を発揮する可能性が最も高いタンパク質構造を予測できます。ESM AtlasはESMCの表現を68億のタンパク質配列と11億の予測構造にわたって探索可能にするもので、既存のデータベースでは捉えられていなかった関連性を明らかにします。
これら3つはすべて、Biohub Platform上で世界中の科学コミュニティに無償公開されています。
タンパク質の予測モデルとしてはGoogleの「AlphaFold 3」などが知られています。ESMFold2は、タンパク質間相互作用および抗体-抗原相互作用の予測において、AlphaFold 3を上回るかそれに匹敵する高い性能を発揮しました。
Biohubによると、がんや自己免疫疾患など、かつては治療選択肢がほとんどなかった疾患で、タンパク質を投与する抗体療法が効果を発揮しているとのこと。ただ、有望な治療候補を見つけるには通常3〜4年という長い時間がかかるそうです。ESMFold2は初期探索の大部分を計算上で実行できるため、数日で実験可能な設計を生み出せるとされています。
Biohubの共同設立者であり、小児科医でMetaのマーク・ザッカーバーグCEOの妻であるプリシラ・チャン氏は、「これらのツールを無償公開することで、世界中の研究者が、個々の患者に有効な治療法へ向けて、より速く前進できるようになります」と述べました。
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