タンパク質構造予測は、科学界によって開発された多くのツールの1つとして、将来のパンデミック対応の取り組みに有用である可能性があるという兆候も見られました。 今年の初めに、我々はその構造が以前に未知であったOrf3Aを含むSARS-CoV-2ウイルスのいくつかのタンパク質構造を予測しました。 CASP14では、別のコロナウイルスタンパク質、ORF8の構造を予測しました。 実験家による印象的な迅速な作業は、現在、Orf3AとORF8の両方の構造を確認しています。 それらの挑戦的な性質と非常に少数の関連する配列を有するにもかかわらず、我々は彼らの実験的に決定された構造と比較して我々の予測の両方に高
既知の疾患の理解を加速するだけでなく、これらの技術が、未知の生物学の広大な地形である現在のモデルを持っていない数億のタンパク質を探索する可能性に興奮しています。 DNAはタンパク質構造を構成するアミノ酸配列を指定しているため、ゲノミクス革命により、180万個のタンパク質配列がUniversal Protein database(UniProt)にカウントされ、大規模な自然界からタンパク質配列を読み取ることが可能になった。 対照的に、配列から構造に移行するために必要な実験作業を考えると、タンパク質データバンク（PDB）には約170,000のタンパク質構造しかありません。 未知のタンパク質の中には、新しい刺激的な機能を持つものもあり、望遠鏡が未知の宇宙をより深く見るのに役立つのと同じように、AlphaFoldのような技術AlphaFoldはこれまでの私たちの最も重要な進歩の1つですが、すべての科学研究と同様に、まだ多くの質問に答える必要があります。
新しい可能性 私たちが予測するすべての構造が完璧になるわけではありません。 複数のタンパク質がどのように複合体を形成するか、DNA、RNA、または小分子とどのように相互作用するか、そしてすべてのアミノ酸側鎖の正確な位置 他の人と協力して、これらの科学的発見を新薬の開発、環境管理の方法などにどのように活用するのが最善かについて学ぶこともたくさんあります。科学の計算と機械学習の方法に取り組んでいる私たち全員にとって、AlphaFoldのようなシステムは、基本的な発見を支援するツールとしてのAIの驚くべき可能性を実証しています。 50年前にAnfinsenが当時の科学の範囲をはるかに超えた挑戦を打ち出したように、私たちの宇宙には未知のままの多くの側面があります。 本日発表された進歩は、AIが科学的知識のフロンティアを拡大する上で人類の最も有用なツールの1つになることをさらに確信させ、長年の努力と発見を楽しみにしています。
この作品に関する論文を公開するまで、引用してください:
ディープラーニングを用いた高精度なタンパク質構造予測
John Jumper,Richard Evans,Alexander Pritzel,Tim Green,Michael Figurnov,Kathryn Tunyasuvunakool,Olaf Ronneberger,Russ Bates,Augustinčídek,Alex Bridgland,Clemens Meyer,Simon A A Kohl,Anna Potapenko,Andrew J Ballard,Andrew Cowie,Bernardino Romera-Paredes,Stanislav Nikolov,Rishub Jain,ジョナス-アドラー、トレバー-バック、スティグ-ピーターセン、デビッド-ライマン、マーティン-スタイネッガー、ミハリーナ-パチョルスカ、デビッド-シルバー、オリオル-ヴィニャルス、アンドリュー-W-シニア、コレイ-カヴッククオグル、プッシュミート-コーリ、デミス-ハッサビス。
2020年11月30日-12月4日、第14回タンパク質構造予測のための技術の重要な評価（Abstract Book）に掲載されました。
ここから取得します。私たちは、他のグループが私たちの構造予測を使用できるようにする最善の方法を模索し始めています,出版のための査読論文を準備するとともに、. 私たちのチームはすべてのお問い合わせに対応することはできませんが、AlphaFoldがあなたの仕事に関連する可能性がある場合は、それについて数行を提出し[email protected]。それ以上の調査のための規模があれば私達は連絡してあります。