2億件超えのタンパク質立体構造をGoogle検索なみに簡単検索可能なデータベースがDeepMindによって公開される

Googleの親会社であるAlphabet傘下のAI研究所「DeepMind」は、タンパク質構造解析AI「AlphaFold」や人間の赤ちゃんと同様の学習方法を実践できるAIなど数多くのAIを開発しています。DeepMindはAlphaFoldの開発に関連して約100万件のタンパク質構造を閲覧可能なデータベース「AlphaFold Protein Structure Database(AlphaFold DB)」を公開していたのですが、新たにAlphaFold DBで閲覧可能なタンパク質構造情報が約2億件に増え、「ほぼすべてのタンパク質構造」を閲覧可能になったことが発表されました。DeepMindは、Google検索のような簡単な操作でほぼすべてのタンパク質構造を検索可能と述べています。

AlphaFold reveals the structure of the protein universe
https://www.deepmind.com/blog/alphafold-reveals-the-structure-of-the-protein-universe

タンパク質は生物を構成する主要な要素であり、タンパク質の構造を突き止めることは生物学や医薬品開発など広い分野の発展に大きく寄与します。タンパク質は、アミノ酸同士が結合してポリペプチド鎖を形成し、さらにポリペプチド鎖が折りたたまれることで立体的な構造を形成しています。アミノ酸の配列は比較的簡単に分析できるものの、ポリペプチド鎖が折りたたまれた後の立体構造の分析は「フォールディング問題」と呼ばれ、作業の困難さからタンパク質関連研究の大きな障害とされてきました。

フォールディング問題を解決する方法として低温電子顕微鏡法やX線結晶構造解析といった手法が開発されましたが、これらの手法を実行するには多くの時間と費用が必要でした。DeepMindが2018年に開発したタンパク質構造解析AI「AlphaFold」は低温電子顕微鏡法やX線結晶構造解析と同程度の精度でタンパク質の立体構造を予測可能で、研究者はAlphaFoldを用いることで短時間かつ低コストでタンパク質構造を分析することが可能となりました。また、AlphaFoldは2021年7月にオープンソース化されており、2022年7月までの1年間で50万人以上の研究者に利用され、プラスチック汚染や薬剤耐性などに関する数多くの研究成果が発表されています。

タンパク質の立体構造を予測するAI「AlphaFold」はどのように生物学の世界を変えているのか？ - GIGAZINE

DeepMindは、AlphaFoldで解明されたタンパク質構造のデータをAlphaFold DBとして公開していたのですが、新たに欧州分子生物学研究所と提携してAlphaFold DBで2億件以上のタンパク質構造を閲覧可能になったことを発表しました。閲覧可能なタンパク質構造は動物・生物・バクテリア・菌など多岐にわたり、Google検索と同じくらい簡単な操作で目的のタンパク質構造情報を探し出せるとのこと。

実際のAlphaFold DBの画面が以下。AlphaFold DBのトップページには検索ボックスが用意されており、調べたいタンパク質の名称を入力して「Search」をクリックすると……

こんな感じに、入力した名称に関連するタンパク質がズラリと表示されます。検索結果の中から気になるタンパク質をクリックすると……

タンパク質の名称やデータベースの通し番号などと共に立体構造が表示されます。表示される立体構造は、マウスでグリグリ動かすことが可能です。