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Google DeepMind、アミノ酸配列から機械学習を用いてタンパク質の立体構造を推定する「AlphaFold」発表。難病の原因解明や治療法に役立てる

Google DeepMindは、アミノ酸配列を用いてタンパク質構造を推定する「AlphaFold」を発表しました。アミノ酸配列だけからタンパク質の3Dモデルを計算する機械学習アーキテクチャです。

タンパク質は、筋肉を収縮させたり、光を感知したり、または食物をエネルギーに変換したりなど、生命を維持する上で不可欠な高分子化合物です。タンパク質とは、アミノ酸(20種類)が分かれることなく繋がった鎖のことで、この鎖状に多数連結された形状によって体のあらゆる役割を決定します。

そして、アミノ酸配列からタンパク質の立体構造を理論的に(どのように折り畳まれるかを)予測する問題を「タンパク質の折りたたみ問題」と言います。

この問題を予測すること、つまりアミノ酸からタンパク質の形状を予測することは、間違って折りたたまれたことによって発病する病気(アルツハイマー病、パーキンソン病、ハンチントン病等)の原因解明や、その治療への応用、そして生物への理解をより深めるために役立ちます。

本提案手法は、そんな「タンパク質の折りたたみ問題」を、アミノ酸配列からタンパク質の3Dモデルをdeep learningを用いて予測します。ネットワークが予測するのは、アミノ酸間の距離と、それらを結ぶ化学結合の間の角度、そして、最適なエネルギー効率が良い配置を推定します。