Google DeepMind が医療用の次世代 AI を明らかに

O Google ディープマインド の 3 番目のメジャー バージョンを公開しました inteligência人工 (IA) 「AlphaFold」は、科学者が医薬品を設計し、より効果的に疾患をターゲットにできるように設計されています。

2020 年、同社は AI を使用して微細なタンパク質の挙動を予測することに成功し、分子生物学の分野で大きな進歩を遂げました。

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AlphaFold の最新版を使用して、DeepMind と姉妹会社 Isomorphic Labs (どちらも共同創設者 Demis Hassabis が監督) の研究者らは、人間の DNA を含むすべての生命分子の挙動をマッピングしました。

人間の代謝に不可欠な酵素から感染症と戦う抗体に至るまで、タンパク質と他の分子との相互作用は、創薬と開発に不可欠です。

ディープマインドは、水曜日に研究誌ネイチャーに発表されたこの研究結果は、潜在的に革命的な治療法の開発に必要な時間と資金を削減すると述べた。

ハサビス氏は火曜日の記者会見で、「これらの新機能を使えば、タンパク質上の特定の位置に結合する分子を設計でき、どの程度強く結合するかを予測できる」と述べた。

「病気に役立つ医薬品や化合物を設計したい場合、これは重要なステップです。」

同社はまた、科学者が実際のテストを実施する前に仮説をテストするために使用できる無料のオンライン ツールである「AlphaFold サーバー」の開始も発表しました。

2021 年以降、AlphaFold の予測は、200 億を超えるタンパク質構造を含むデータベースの一部として非営利の研究者に無料で利用できるようになり、他の研究でも何千回も引用されています。

DeepMind によれば、新しいサーバーでは必要な計算知識が少なくなり、研究者は数回クリックするだけでテストを実行できるようになりました。

DeepMind 社の上級研究員である John Jumper 氏は、「AlphaFold サーバーによって、コンピュータ サイエンスではなく生物学の専門家である生物学者にとって、より大規模で複雑なケースのテストがどれほど容易になるかが非常に重要になります。」と述べています。

バーミンガム大学の微生物学の専門家であるニコール・ウィーラー博士は、「生物学的設計を物理的に作成しテストすることは、現時点ではバイオテクノロジーにおける大きなボトルネックとなっている」ため、AlphaFold 3は創薬パイプラインを大幅にスピードアップできる可能性があると述べた。

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