2024年ノーベル化学賞はAIでタンパク質の立体構造予測と新タンパク質設計の研究者ら（デビッド・ベイカー、デミス・ハサビス、ジョン・ジャンパー）
左からデビッド・ベイカー、デミス・ハサビス、ジョン・ジャンパー。（出所：スウェーデン王立科学アカデミー）
（タイトル）
2024年ノーベル化学賞はAIでタンパク質の立体構造予測と新タンパク質設計の研究者ら（デビッド・ベイカー、デミス・ハサビス、ジョン・ジャンパー）
（本文）
2024年ノーベル化学賞に、実験用に用いる結晶化した人工タンパク質をつくりだした研究者と、解析用のAI予測のソフトウエアのアルファフォールドを開発した二人の研究者が10月９日、選ばれた。
チェスの天才だった英国人の少年がいた。少年はその後に囲碁のソフトウエアを開発して世界チャンピョンを打ち負かした。大人になった少年デミス・ハサビスは、タンパク質の立体構造の予測をするソフトウエアの開発に注力する。
タンパク質の立体構造、つまりアミノ酸の配列を予測することができれば病気の早期診断、あるいは薬品の開発に役立つ。
アミノ酸のつなげて人工的アミノ酸の結晶をつくりだすことに成功した者がいた。人工アミノ酸にＸ線を照射して、その反射反応からタンパク質の立体構造を解析できる。
こちらは実験に用いる結晶化した人工タンパク質の生成。もう一つはソフトウエアの開発。二つが結びついてタンパク質の立体構造の予測に画期的な進歩をもたらした。実験用に用いる結晶化した人工タンパク質をつくりだしたのがデビッド・ベイカー。デビッド・ベイカーは、1962年、米国ワシントン州シアトル生まれ。1989年、カリフォルニア大学バークレー校、米国カリフォルニア州で博士号を取得。ワシントン大学(米国ワシントン州シアトル)教授、米国ハワード・ヒューズ医学研究所研究員。
これまではタンパク質がどのような立体構図を作り出すかは、パラメーターが大きすぎて理論的に予言することができなかった。AI予測のソフトウエアとはAlphaFold（アルファフォールド）のこと。Google傘下のDeepMind社によって開発された人工知能プログラムである。このプログラムは、タンパク質の折り畳み構造を原子の幅に合わせて予測する深層学習システムとして設計されている。ノーベル化学賞受賞の二人、デミス・ハサビスとジョン・ジャンパーが所属するのがDeepMind社。デミス・ハサビスはCEO。デミス・ハッサビスは1976年、イギリス・ロンドン生まれ。2009年ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン(英国)で博士号を取得。ジョン・M・ジャンパーは1985年、米国アーカンソー州リトルロック生まれ。2017年シカゴ大学(米国イリノイ州)で博士号を取得。Google DeepMind(英国ロンドン)のシニアリサーチサイエンティスト。
実験用に用いる結晶化した人工タンパク質と解析用のAI予測のソフトウエアのアルファフォールドは、ともに病気予測あるいは薬品開発のための道具立て、つまりツールに属する。さまざまな健康診断のデータから健康状態あるいは病気の状態を診断して適切な薬を処方する。といったことがなされる。これまでは構造生物学者たちが何年もかかって解析したタンパク質の立体構造が立ちどころに予測できるようになったことによる。
デミス・ハサビスとジョン・ジャンは、人工知能プログラムのアルファフォールド２の機能することを確認。ヒトタンパク質の構造を確認した。地球の生物をマッピングする際にこれまでに発見した2億個のタンパク質のほぼすべての構造を予測した。
Google DeepMindは、アルファフォールド２（AlphaFold 2）のコードも公開しており、誰でもアクセスできる。2024年10月までに、AlphaFold2は190カ国から200万人以上が使用している。以前は、タンパク質構造を得るのに何年もかかった。これを数分で行うことができる。
図 AlphaFold2はどのように機能しますか AlphaFold2が研究者にどのように役立つかを示す多くの例のいくつかを示す。
ベイカー氏がタンパク質構築者に
研究者が新しい機能を持つオーダーメイドのタンパク質を作成するタンパク質デザインの分野は、1990年代の終わりに始まった。多くの場合、研究者は既存のタンパク質を微調整して、有害物質の分解や化学製造業界のツールとしての役割をさせていて。
しかし、天然タンパク質の範囲は限られている。まったく新しい機能を持つタンパク質を得る可能性を高めるために、ベイカー氏の研究グループは、タンパク質をゼロから作り出したいと考えた。ベイカーが言った。「飛行機を作りたいのなら、鳥を改造することから始めるのではありません。むしろ、空気力学の第一原理を理解し、その原理から飛行機械を作るのです」
図 .Top7 – 既知の既存のタンパク質とは全く異なる最初のタンパク質。
ユニークなタンパク質が日の目を見る
全く新しいタンパク質が構築される分野をde novo designと呼ぶ。研究グループは、全く新しい構造のタンパク質を描き、ロゼッタ社にどのタイプのアミノ酸配列が目的のタンパク質をもたらすのかを計算させた。これを行うために、Rosettaはすべての既知のタンパク質構造のデータベースを検索し、目的の構造と類似性を持つタンパク質の短い断片を探した。次に、Rosettaはタンパク質のエネルギーランドスケープに関する基本的な知識を使用して、これらのフラグメントを最適化し、アミノ酸配列を提案した。
このソフトウェアがどの程度成功したかを調査するために、ベイカー氏の研究グループは、目的のタンパク質を産生する細菌に、提案されたアミノ酸配列の遺伝子を導入した。次に、X線結晶構造解析を使用してタンパク質の構造を決定した。
その結果、ロゼッタは本当にタンパク質を作れることがわかった。研究者が開発したタンパク質Top7は設計とほぼ同じ構造を持っていた。
図 .BakerのプログラムRosettaを使用して開発されたタンパク質。
これまではタンパク質がどのような立体構図を作り出すかは、パラメーターが大きすぎて理論的に予言することができなかった。AI予測のソフトウエアとはAlphaFold（アルファフォールド）のこと。Google傘下のDeepMind社によって開発された人工知能プログラムである。このプログラムは、タンパク質の折り畳み構造を原子の幅に合わせて予測する深層学習システムとして設計されている。ノーベル化学賞受賞の二人、デミス・ハサビスとジョン・ジャンパーが所属するのがDeepMind社。デミス・ハサビスはCEO。デミス・ハッサビスは1976年、イギリス・ロンドン生まれ。2009年ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン(英国)で博士号を取得。ジョン・M・ジャンパーは1985年、米国アーカンソー州リトルロック生まれ。2017年シカゴ大学(米国イリノイ州)で博士号を取得。Google DeepMind(英国ロンドン)のシニアリサーチサイエンティスト。
実験用に用いる結晶化した人工タンパク質と解析用のAI予測のソフトウエアのアルファフォールドは、ともに病気予測あるいは薬品開発のための道具立て、つまりツールに属する。さまざまな健康診断のデータから健康状態あるいは病気の状態を診断して適切な薬を処方する。といったことがなされる。これまでは構造生物学者たちが何年もかかって解析したタンパク質の立体構造が立ちどころに予測できるようになったことによる。
デミス・ハサビスとジョン・ジャンは、人工知能プログラムのアルファフォールド２の機能することを確認。ヒトタンパク質の構造を確認した。地球の生物をマッピングする際にこれまでに発見した2億個のタンパク質のほぼすべての構造を予測した。
Google DeepMindは、アルファフォールド２（AlphaFold 2）のコードも公開しており、誰でもアクセスできる。2024年10月までに、AlphaFold2は190カ国から200万人以上が使用している。以前は、タンパク質構造を得るのに何年もかかった。これを数分で行うことができる。図5は、AlphaFold2が研究者にどのように役立つかを示す多くの例のいくつかを示す。
2020年のCASPコンペティションの後、デビッド・ベイカー氏はトランスフォーマーベースのAIモデルの可能性に気づき、Rosettaに1つ追加した。これにより、タンパク質のde novo設計が容易になった。近年、ベイカー氏の研究室からは、信じられないようなタンパク質が創出されている(図4)。
図 タンパク質構造はAlphaFold2を用いて決定しました。AlphaFold2を使用して決定されたタンパク質構造の画像。
人類の利益のための開発
タンパク質の化学ツールとして、小さな分子の構造を簡単に視覚化できるようになった。これにより一部の病気が発生する理由、抗生物質耐性がどのように発生するか、一部の微生物がプラスチックを分解する理由など、生命がどのように機能するかをよりよく理解することができる。
新しい機能を搭載したタンパク質を作り出す能力は素晴らしい。新しいナノマテリアル、標的医薬品、ワクチンのより迅速な開発、最小限のセンサー、より環境に優しい化学産業など、人類の最大の利益をもたらすアプリケーションがその一例である。
タンパク質の驚くべき構造の暗号を解読
デビッド・ベイカーは、全く新しい種類のタンパク質を作るという、ほとんど不可能な偉業に成功した。今回、Demis HassabisとJohn Jumperは、タンパク質の複雑な構造を予測するというAIモデルを開発した。これらは大きな可能性を秘めている。
生命の多様性は、タンパク質の化学ツールとしての驚くべき能力を証明している。生命の基盤となるすべての化学反応を制御し駆動する。タンパク質は、ホルモン、シグナル物質、抗体、およびさまざまな組織の構成要素としても機能する。
「今年認識されている発見の1つは、壮大なタンパク質の構築に関するもの。もう一つは、アミノ酸配列からタンパク質の構造を予測するという50年来の夢を叶える。これらの発見はどちらも大きな可能性を開きます」とノーベル化学委員会の委員長であるハイナー・リンケは述べる。
タンパク質は通常、20種類のアミノ酸で構成されており、これらは生命の構成要素である。2003年、デビッド・ベイカーはこれらのブロックを使用して、他のタンパク質とは異なる新しいタンパク質を設計することに成功。それ以来、彼の研究グループは、医薬品、ワクチン、ナノ材料、小さなセンサーとして使用できるタンパク質など、想像力に富んだタンパク質の創造を次々と生み出してきた。
2つ目の発見は、タンパク質の構造の予測に関するもの。タンパク質では、アミノ酸が長いひもで結合され、折りたたまれて立体構造を形成し、これがタンパク質の機能に決定的に作用する。1970年代以降、研究者たちはアミノ酸配列からタンパク質の構造を予測しようと試みてきた。しかし4年前に驚くべきブレークスルーがあった。
2020年、デミス・ハサビスとジョン・ジャンパーは、AlphaFold2と呼ばれるAIモデルを発表した。その助けを借りて、彼らは研究者が特定した2億のタンパク質のほぼすべての構造を予測した。AlphaFold2は、そのブレークスルー以来、190カ国から200万人以上が使用している。無数の科学的応用の中で、研究者は抗生物質耐性をより深く理解し、プラスチックを分解できる酵素の画像を作成できるようになった。
タンパク質がなければ生命は存在できない。タンパク質の構造を予測し、タンパク質を設計できるようになったことは、人類に最大の利益をもたらす。
2024-10-10-2024-nobel-Prize-in-chemistry-
［資料］
├
├計量計測データバンク ニュースの窓－252－2024ノーベル 化学賞はAIでたんぱく質の立体構造予測と新たんぱく質設計の研究者ら（デビッド・ベイカー、デミス・ハサビス、ジョン・ジャンパー）
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├ 2024年ノーベル化学賞はAIでタンパク質の立体構造予測と新タンパク質設計の研究者ら（デビッド・ベイカー、デミス・ハサビス、ジョン・ジャンパー）
├
├
├2024年ノーベル物理学賞は人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にする基礎的発見と発明（ジョン・ホップフィールド氏とカナダのトロント大学のジェフリー・ヒントン氏）
├
├
├ホップフィールド・ネットワーク - Wikipedia
ホップフィールド・ネットワーク (英: Hopfield network) は、ニューラルネットワークの一モデルである。
アメリカ合衆国の物理学者であるジョン・ホップフィールド (J.J. Hopfield) が提唱した。ユニット（ニューロン）間に対称的な相互作用がある非同期型ネットワークであり、自然な操作によってネットワークのエネルギーが極小値をとる。元はスピンの安定条件をもとめるモデルとして発想されたものであったが、ネットワークによる連想記憶のモデルとして歓迎され、ニューラルネットブームの火付け役の一つとなり、また後のボルツマンマシンの元ともなった。これは統計的な変動をもちいて、エネルギーが極小値ではなく最小値をとることを目指すモデルである。
├
├
├2024年のノーベル生理学・医学賞は線虫から「マイクロRNA」を発見した米マサチューセッツ大学のビクター・アンブロス教授（70歳）と、米ハーバード大学のゲイリー・ラブカン教授（72歳）に
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├
├計量計測データバンク ニュースの窓－250－2024年ノーベル物理学賞 人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にする基礎的発見と発明（ジョン・ホップフィールドとカナダのトロント大学のジェフリー・ヒントン）
├2024年ノーベル化学賞はAIでタンパク質の立体構造予測と新タンパク質設計の研究者ら（デビッド・ベイカー、デミス・ハサビス、ジョン・ジャンパー）
［2023年ノーベル賞 各賞関連の資料］
├
├2023年ノーベル物理学賞とその業績（計量計測データバンク編集部）
├
├2023年のノーベル賞の各賞が決まる（計量計測データバンク編集部）
├
├2023年ノーベル生理学・医学賞はカタリン・カリコー氏とドリュー・ワイズマン氏（計量計測データバンク編集部）
├
├ノーベル賞 カリコー・カタリン博士物語 人物と経歴（計量計測データバンク編集部）
├
├ノーベル賞 ドリュー・ワイズマン博士の人物と経歴（計量計測データバンク編集部）
├
├計量計測データバンク ニュースの窓－22－小林武彦講演におけるＲＮＡ、人の老い、動物の老いについて
├
├
├計量計測データバンク ニュースの窓－93－2023年のノーベル経済学賞
├計量計測データバンク ニュースの窓－95－2023年ノーベル物理学賞（その２）
├計量計測データバンク ニュースの窓－103－2023年ノーベル生理学・医学賞はmRNAワクチン開発貢献でカタリン・カリコ氏ら２名に
├計量計測データバンク ニュースの窓－104－日本列島人の頭骨の形態変化（脳容積と知能は比例しない）
├計量計測データバンク ニュースの窓－105－2023年のノーベル賞 物理学賞（その１）と化学賞
├
├脳体積と知性にかかわりはない 時代によって変化する頭骨の形状（計量計測データバンク編集部）
├
├2023年のノーベル賞の各賞が決まる（計量計測データバンク編集部）
├
├ビオンテック上席副社長カタリン・カリコ博士とCOVID-19対応mRNAワクチンの開発
├
├国民のワクチン接種率7割でCOVID-19を抑えられる
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左からデビッド・ベイカー、デミス・ハサビス、ジョン・ジャンパー。（出所：スウェーデン王立科学アカデミー）
（タイトル）
2024年ノーベル化学賞はAIでタンパク質の立体構造予測と新タンパク質設計の研究者ら（デビッド・ベイカー、デミス・ハサビス、ジョン・ジャンパー）
（本文）
2024年ノーベル化学賞に、実験用に用いる結晶化した人工タンパク質をつくりだした研究者と、解析用のAI予測のソフトウエアのアルファフォールドを開発した二人の研究者が10月９日、選ばれた。
チェスの天才だった英国人の少年がいた。少年はその後に囲碁のソフトウエアを開発して世界チャンピョンを打ち負かした。大人になった少年デミス・ハサビスは、タンパク質の立体構造の予測をするソフトウエアの開発に注力する。
タンパク質の立体構造、つまりアミノ酸の配列を予測することができれば病気の早期診断、あるいは薬品の開発に役立つ。
アミノ酸のつなげて人工的アミノ酸の結晶をつくりだすことに成功した者がいた。人工アミノ酸にＸ線を照射して、その反射反応からタンパク質の立体構造を解析できる。
こちらは実験に用いる結晶化した人工タンパク質の生成。もう一つはソフトウエアの開発。二つが結びついてタンパク質の立体構造の予測に画期的な進歩をもたらした。実験用に用いる結晶化した人工タンパク質をつくりだしたのがデビッド・ベイカー。デビッド・ベイカーは、1962年、米国ワシントン州シアトル生まれ。1989年、カリフォルニア大学バークレー校、米国カリフォルニア州で博士号を取得。ワシントン大学(米国ワシントン州シアトル)教授、米国ハワード・ヒューズ医学研究所研究員。
これまではタンパク質がどのような立体構図を作り出すかは、パラメーターが大きすぎて理論的に予言することができなかった。AI予測のソフトウエアとはAlphaFold（アルファフォールド）のこと。Google傘下のDeepMind社によって開発された人工知能プログラムである。このプログラムは、タンパク質の折り畳み構造を原子の幅に合わせて予測する深層学習システムとして設計されている。ノーベル化学賞受賞の二人、デミス・ハサビスとジョン・ジャンパーが所属するのがDeepMind社。デミス・ハサビスはCEO。デミス・ハッサビスは1976年、イギリス・ロンドン生まれ。2009年ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン(英国)で博士号を取得。ジョン・M・ジャンパーは1985年、米国アーカンソー州リトルロック生まれ。2017年シカゴ大学(米国イリノイ州)で博士号を取得。Google DeepMind(英国ロンドン)のシニアリサーチサイエンティスト。
実験用に用いる結晶化した人工タンパク質と解析用のAI予測のソフトウエアのアルファフォールドは、ともに病気予測あるいは薬品開発のための道具立て、つまりツールに属する。さまざまな健康診断のデータから健康状態あるいは病気の状態を診断して適切な薬を処方する。といったことがなされる。これまでは構造生物学者たちが何年もかかって解析したタンパク質の立体構造が立ちどころに予測できるようになったことによる。
デミス・ハサビスとジョン・ジャンは、人工知能プログラムのアルファフォールド２の機能することを確認。ヒトタンパク質の構造を確認した。地球の生物をマッピングする際にこれまでに発見した2億個のタンパク質のほぼすべての構造を予測した。
Google DeepMindは、アルファフォールド２（AlphaFold 2）のコードも公開しており、誰でもアクセスできる。2024年10月までに、AlphaFold2は190カ国から200万人以上が使用している。以前は、タンパク質構造を得るのに何年もかかった。これを数分で行うことができる。
図 AlphaFold2はどのように機能しますか AlphaFold2が研究者にどのように役立つかを示す多くの例のいくつかを示す。
ベイカー氏がタンパク質構築者に
研究者が新しい機能を持つオーダーメイドのタンパク質を作成するタンパク質デザインの分野は、1990年代の終わりに始まった。多くの場合、研究者は既存のタンパク質を微調整して、有害物質の分解や化学製造業界のツールとしての役割をさせていて。
しかし、天然タンパク質の範囲は限られている。まったく新しい機能を持つタンパク質を得る可能性を高めるために、ベイカー氏の研究グループは、タンパク質をゼロから作り出したいと考えた。ベイカーが言った。「飛行機を作りたいのなら、鳥を改造することから始めるのではありません。むしろ、空気力学の第一原理を理解し、その原理から飛行機械を作るのです」
図 .Top7 – 既知の既存のタンパク質とは全く異なる最初のタンパク質。
ユニークなタンパク質が日の目を見る
全く新しいタンパク質が構築される分野をde novo designと呼ぶ。研究グループは、全く新しい構造のタンパク質を描き、ロゼッタ社にどのタイプのアミノ酸配列が目的のタンパク質をもたらすのかを計算させた。これを行うために、Rosettaはすべての既知のタンパク質構造のデータベースを検索し、目的の構造と類似性を持つタンパク質の短い断片を探した。次に、Rosettaはタンパク質のエネルギーランドスケープに関する基本的な知識を使用して、これらのフラグメントを最適化し、アミノ酸配列を提案した。
このソフトウェアがどの程度成功したかを調査するために、ベイカー氏の研究グループは、目的のタンパク質を産生する細菌に、提案されたアミノ酸配列の遺伝子を導入した。次に、X線結晶構造解析を使用してタンパク質の構造を決定した。
その結果、ロゼッタは本当にタンパク質を作れることがわかった。研究者が開発したタンパク質Top7は設計とほぼ同じ構造を持っていた。
図 .BakerのプログラムRosettaを使用して開発されたタンパク質。
これまではタンパク質がどのような立体構図を作り出すかは、パラメーターが大きすぎて理論的に予言することができなかった。AI予測のソフトウエアとはAlphaFold（アルファフォールド）のこと。Google傘下のDeepMind社によって開発された人工知能プログラムである。このプログラムは、タンパク質の折り畳み構造を原子の幅に合わせて予測する深層学習システムとして設計されている。ノーベル化学賞受賞の二人、デミス・ハサビスとジョン・ジャンパーが所属するのがDeepMind社。デミス・ハサビスはCEO。デミス・ハッサビスは1976年、イギリス・ロンドン生まれ。2009年ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン(英国)で博士号を取得。ジョン・M・ジャンパーは1985年、米国アーカンソー州リトルロック生まれ。2017年シカゴ大学(米国イリノイ州)で博士号を取得。Google DeepMind(英国ロンドン)のシニアリサーチサイエンティスト。
実験用に用いる結晶化した人工タンパク質と解析用のAI予測のソフトウエアのアルファフォールドは、ともに病気予測あるいは薬品開発のための道具立て、つまりツールに属する。さまざまな健康診断のデータから健康状態あるいは病気の状態を診断して適切な薬を処方する。といったことがなされる。これまでは構造生物学者たちが何年もかかって解析したタンパク質の立体構造が立ちどころに予測できるようになったことによる。
デミス・ハサビスとジョン・ジャンは、人工知能プログラムのアルファフォールド２の機能することを確認。ヒトタンパク質の構造を確認した。地球の生物をマッピングする際にこれまでに発見した2億個のタンパク質のほぼすべての構造を予測した。
Google DeepMindは、アルファフォールド２（AlphaFold 2）のコードも公開しており、誰でもアクセスできる。2024年10月までに、AlphaFold2は190カ国から200万人以上が使用している。以前は、タンパク質構造を得るのに何年もかかった。これを数分で行うことができる。図5は、AlphaFold2が研究者にどのように役立つかを示す多くの例のいくつかを示す。
2020年のCASPコンペティションの後、デビッド・ベイカー氏はトランスフォーマーベースのAIモデルの可能性に気づき、Rosettaに1つ追加した。これにより、タンパク質のde novo設計が容易になった。近年、ベイカー氏の研究室からは、信じられないようなタンパク質が創出されている(図4)。
図 タンパク質構造はAlphaFold2を用いて決定しました。AlphaFold2を使用して決定されたタンパク質構造の画像。
人類の利益のための開発
タンパク質の化学ツールとして、小さな分子の構造を簡単に視覚化できるようになった。これにより一部の病気が発生する理由、抗生物質耐性がどのように発生するか、一部の微生物がプラスチックを分解する理由など、生命がどのように機能するかをよりよく理解することができる。
新しい機能を搭載したタンパク質を作り出す能力は素晴らしい。新しいナノマテリアル、標的医薬品、ワクチンのより迅速な開発、最小限のセンサー、より環境に優しい化学産業など、人類の最大の利益をもたらすアプリケーションがその一例である。
タンパク質の驚くべき構造の暗号を解読
デビッド・ベイカーは、全く新しい種類のタンパク質を作るという、ほとんど不可能な偉業に成功した。今回、Demis HassabisとJohn Jumperは、タンパク質の複雑な構造を予測するというAIモデルを開発した。これらは大きな可能性を秘めている。
生命の多様性は、タンパク質の化学ツールとしての驚くべき能力を証明している。生命の基盤となるすべての化学反応を制御し駆動する。タンパク質は、ホルモン、シグナル物質、抗体、およびさまざまな組織の構成要素としても機能する。
「今年認識されている発見の1つは、壮大なタンパク質の構築に関するもの。もう一つは、アミノ酸配列からタンパク質の構造を予測するという50年来の夢を叶える。これらの発見はどちらも大きな可能性を開きます」とノーベル化学委員会の委員長であるハイナー・リンケは述べる。
タンパク質は通常、20種類のアミノ酸で構成されており、これらは生命の構成要素である。2003年、デビッド・ベイカーはこれらのブロックを使用して、他のタンパク質とは異なる新しいタンパク質を設計することに成功。それ以来、彼の研究グループは、医薬品、ワクチン、ナノ材料、小さなセンサーとして使用できるタンパク質など、想像力に富んだタンパク質の創造を次々と生み出してきた。
2つ目の発見は、タンパク質の構造の予測に関するもの。タンパク質では、アミノ酸が長いひもで結合され、折りたたまれて立体構造を形成し、これがタンパク質の機能に決定的に作用する。1970年代以降、研究者たちはアミノ酸配列からタンパク質の構造を予測しようと試みてきた。しかし4年前に驚くべきブレークスルーがあった。
2020年、デミス・ハサビスとジョン・ジャンパーは、AlphaFold2と呼ばれるAIモデルを発表した。その助けを借りて、彼らは研究者が特定した2億のタンパク質のほぼすべての構造を予測した。AlphaFold2は、そのブレークスルー以来、190カ国から200万人以上が使用している。無数の科学的応用の中で、研究者は抗生物質耐性をより深く理解し、プラスチックを分解できる酵素の画像を作成できるようになった。
タンパク質がなければ生命は存在できない。タンパク質の構造を予測し、タンパク質を設計できるようになったことは、人類に最大の利益をもたらす。
2024-10-10-2024-nobel-Prize-in-chemistry-
［資料］
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├計量計測データバンク ニュースの窓－252－2024ノーベル 化学賞はAIでたんぱく質の立体構造予測と新たんぱく質設計の研究者ら（デビッド・ベイカー、デミス・ハサビス、ジョン・ジャンパー）
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├ 2024年ノーベル化学賞はAIでタンパク質の立体構造予測と新タンパク質設計の研究者ら（デビッド・ベイカー、デミス・ハサビス、ジョン・ジャンパー）
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├2024年ノーベル物理学賞は人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にする基礎的発見と発明（ジョン・ホップフィールド氏とカナダのトロント大学のジェフリー・ヒントン氏）
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├ホップフィールド・ネットワーク - Wikipedia
ホップフィールド・ネットワーク (英: Hopfield network) は、ニューラルネットワークの一モデルである。
アメリカ合衆国の物理学者であるジョン・ホップフィールド (J.J. Hopfield) が提唱した。ユニット（ニューロン）間に対称的な相互作用がある非同期型ネットワークであり、自然な操作によってネットワークのエネルギーが極小値をとる。元はスピンの安定条件をもとめるモデルとして発想されたものであったが、ネットワークによる連想記憶のモデルとして歓迎され、ニューラルネットブームの火付け役の一つとなり、また後のボルツマンマシンの元ともなった。これは統計的な変動をもちいて、エネルギーが極小値ではなく最小値をとることを目指すモデルである。
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├2024年のノーベル生理学・医学賞は線虫から「マイクロRNA」を発見した米マサチューセッツ大学のビクター・アンブロス教授（70歳）と、米ハーバード大学のゲイリー・ラブカン教授（72歳）に
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├計量計測データバンク ニュースの窓－250－2024年ノーベル物理学賞 人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にする基礎的発見と発明（ジョン・ホップフィールドとカナダのトロント大学のジェフリー・ヒントン）
├2024年ノーベル化学賞はAIでタンパク質の立体構造予測と新タンパク質設計の研究者ら（デビッド・ベイカー、デミス・ハサビス、ジョン・ジャンパー）
［2023年ノーベル賞 各賞関連の資料］
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├2023年ノーベル物理学賞とその業績（計量計測データバンク編集部）
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├2023年のノーベル賞の各賞が決まる（計量計測データバンク編集部）
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├2023年ノーベル生理学・医学賞はカタリン・カリコー氏とドリュー・ワイズマン氏（計量計測データバンク編集部）
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├ノーベル賞 カリコー・カタリン博士物語 人物と経歴（計量計測データバンク編集部）
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├ノーベル賞 ドリュー・ワイズマン博士の人物と経歴（計量計測データバンク編集部）
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├計量計測データバンク ニュースの窓－22－小林武彦講演におけるＲＮＡ、人の老い、動物の老いについて
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├計量計測データバンク ニュースの窓－93－2023年のノーベル経済学賞
├計量計測データバンク ニュースの窓－95－2023年ノーベル物理学賞（その２）
├計量計測データバンク ニュースの窓－103－2023年ノーベル生理学・医学賞はmRNAワクチン開発貢献でカタリン・カリコ氏ら２名に
├計量計測データバンク ニュースの窓－104－日本列島人の頭骨の形態変化（脳容積と知能は比例しない）
├計量計測データバンク ニュースの窓－105－2023年のノーベル賞 物理学賞（その１）と化学賞
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├脳体積と知性にかかわりはない 時代によって変化する頭骨の形状（計量計測データバンク編集部）
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├2023年のノーベル賞の各賞が決まる（計量計測データバンク編集部）
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├ビオンテック上席副社長カタリン・カリコ博士とCOVID-19対応mRNAワクチンの開発
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├国民のワクチン接種率7割でCOVID-19を抑えられる
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