人工知能企業DeepMindがタンパク質構造解析アルゴリズム「AlphaFold」をオープンソースで公開、誰でも利用可能に

by OIST

Googleの傘下企業である人工知能企業のDeepMindが、かねてより開発を進めていたタンパク質の立体構造予測解析用アルゴリズムの「AlphaFold」をオープンソース化し、無償でソースコードをGitHubに公開したと発表しました。DeepMindは「AlphaFoldのオープンソース化によって、ユーザーはこれまでにない精度でタンパク質の立体構造を解明することができる」と述べています。

AlphaFold Open Source | DeepMind
https://deepmind.com/research/open-source/alphafold

GitHub - deepmind/alphafold: Open source code for AlphaFold.
https://github.com/deepmind/alphafold

人体の中でさまざまな働きを行うタンパク質は、遺伝子を構成する塩基情報(ゲノム)からデコードされた20種類のアミノ酸が結合した高分子化合物です。しかし、塩基情報からわかるのは「どのアミノ酸がつながっているか」という一次的な配列情報のみ。タンパク質が体内でどのように機能するかを解析するためには、そのタンパク質の立体構造を知る必要があります。しかし、アミノ酸の配列情報のみでは立体構造を知ることはできません。この「タンパク質の立体構造をどうやって解明するか」という問題は「フォールディング問題」と呼ばれ、多くの科学者が取り組んできました。

立体構造の解明自体は既に行われており、従来は核磁気共鳴や低温電子顕微鏡法、X線回析などでタンパク質の立体構造を特定していましたが、どれも高いコストがかかってしまうため、予算が潤沢な研究チームや医療機関でなければ難しいという問題がありました。また、データから実際の立体構造を解明するのにも多くの計算力が求められ、スーパーコンピューターやFolding@homeなどの分散コンピューティングで演算解析を行う必要があるため、資金だけではなく時間のコストもかかりました。

DeepMindが2018年に開発したAlphaFoldは、機械学習を利用して遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を予測するための技術です。これにより、従来のようなコストをかけずとも、タンパク質の立体構造を解明することが可能になります。

人工知能企業のDeepMindがタンパク質の立体構造を予測する「AlphaFold」を開発 - GIGAZINE

実際に、タンパク質の構造予測コンテストでAlphaFoldを評価した場合、他のコンピュータープログラムを上回る精度を記録したことが報じられました。

50年前からの生物学の超難問にDeepMindの開発した「AlphaFold」がAIのパワーで道筋を示し研究が加速 - GIGAZINE

そして2021年7月16日、DeepMindの共同設立者であるデミス・ハサビスCEOは、AlphaFoldのバージョン2.0をオープンソース化し、ソースコードをGitHubで公開したと発表しました。

同時に、学術誌のNatureにAlphaFoldについての論文が掲載されました。

Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold | Nature
https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2

AlphaFoldのオープンソース化を受けて、DeepMindの親会社であるGoogleのサンダー・ピチャイCEOは「本日、DeepMindのAlphaFoldという画期的な手法が、オープンソースのコードとともに公開されたことを嬉しく思います。これは、科学界が多くの重要な分野での研究を加速させるための刺激的な一歩となります」とコメントしました。