Google DeepMindがすべての生命分子の構造と相互作用をきわめて正確に予測できるAIモデル「AlphaFold 3」を発表

Google DeepMindがAI系創薬企業のIsomorphic Labsと協力し、タンパク質やDNA、RNA、リガンドなど生命分子の構造と相互作用をきわめて正確に予測できるAIモデル「AlphaFold 3」をリリースしました。
Google DeepMind and Isomorphic Labs introduce AlphaFold 3 AI model
https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/

Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3 | Nature
https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w
すべての生命はタンパク質やDNAなどの分子によって構成されていますが、それらの分子は単独で機能するわけではなく、分子同士の何百万もの組み合わせによる相互作用を通して生命を形作っています。AlphaFold 3はすべての生命分子の構造と相互作用を予測するAIモデルで、タンパク質と他の分子タイプとの相互作用の予測精度が従来モデルよりも50％向上しているほか、相互作用の重要なカテゴリーにおいては100％の精度向上を達成したとのこと。
AlphaFold 3は2020年にリリースされたAlphaFold 2の基礎をベースに構築されています。前のモデルであるAlphaFold 2はタンパク質の構造予測において根本的な進歩を遂げることに成功し、マラリアワクチンやがんの治療、酵素の設計などの分野で数々の発見を手助けしてきました。新たなモデルであるAlphaFold 3はタンパク質だけでなく広範囲の生命分子を扱うことが可能になり、生物再生可能材料や回復力のある作物の研究から医薬品設計やゲノミクス研究まで幅広い分野で革新を後押しする可能性があります。
実際にAlphaFold 3が一般的な風邪の原因の一つであるコロナウイルスのスパイクタンパク質の構造「7PNM」を予測したものが下図の通り。AlphaFold 3の構造予測結果が色つき、実際の構造がグレーで表示されており、正確に一致していることがうかがえます。
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分子の入力リストが与えられるとAlphaFold 3は結合3D構造を生成し、分子がどのように組み合わされるかを推測します。AlphaFold 3のモデルの中核となるのはAlphaFold 2の深層学習アーキテクチャであるEvoformerモジュールの改良版で、入力を処理した後に画像生成と同様の拡散ネットワークを使用して予測を組み立てるとのこと。拡散のプロセスではばらばらな原子の状態から多数のステップを経て正確な分子構造へと収束します。
下図はDNA結合タンパク質の構造「7R6R」の予測結果。ピンク色で表示されているのがDNAの二重らせんで、青色がタンパク質です。灰色で表示されている真の分子構造は大変な実験の結果ようやく突き止められましたが、AlphaFold 3の予測は真の分子構造にほぼ完璧に一致しています。
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AlphaFold 3ではタンパク質に結合してさまざまな作用を引き起こすリガンドや抗体など、医薬品によく使用される分子を予測する医薬品設計機能があります。AlphaFold 3は薬物的な相互作用を過去のモデル全てを上回る精度で予測でき、生体分子構造予測として物理ベースのツールを超える初のAIモデルとなりました。
下図はAlphaFold 3がRNA修飾タンパク質の構造「8AW3」を予測したもの。タンパク質が青色、RNA鎖が紫色、2つのイオンが黄色で表示されています。灰色で示された実際の構造と一致していることが確認できます。
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AlphaFold 3は新たに公開された研究ツールである「AlphaFold Server」を通じてアクセス可能で、非営利目的での利用であれば機能のほとんどを無料で使用可能。AlphaFold 3の開発に関わったIsomorphic Labsはすでに製薬会社と協力し、AlphaFold 3を使用して新たな治療法を研究中とのことです。