近年、人工知能（AI）の生物技術分野での応用が注目を集めています。元Metaの科学者が創設した会社EvolutionaryScaleは、巨大なAIタンパク質設計モデルESM3を発表し、この画期的な技術は、タンパク質設計におけるAIの大きな可能性を示すとともに、将来の薬物開発や持続可能な発展に新たな可能性を提供します。
AIモデルの台頭：MetaからEvolutionaryScaleへ
EvolutionaryScaleのチーフサイエンティストであるAlex Rivesと彼のチームは、かつてMetaでAIを生物データに応用するプロジェクトの中心メンバーでした。Metaがこの分野での研究を終了すると、Rivesのチームは独立して起業し、生物学におけるAIの応用を探求し続けました。彼らが最新に発表したESM3モデルはタンパク質言語モデルであり、ユーザーの特定のニーズに合わせたタンパク質を生成することができます。これはChatGPTがテキストを生成するのに似ています。
革新的な研究成果
ESM3モデルの強力な機能を示すため、Rivesのチームは緑色蛍光タンパク質（GFP）というクラシックな生物技術ツールの改造に取り組みました。研究者たちはESM3を使って88種類のGFP類似タンパク質を設計し、最終的に天然GFPの1/50の光強度しか持たないものの、有望な設計を発見しました。この分子をさらに最適化することで、研究者たちは天然GFPと同じくらい明るいタンパク質をいくつか合成することに成功しました。
その中でもesmGFPと呼ばれるタンパク質は、その構造が天然の蛍光タンパク質に類似していると予測されていますが、アミノ酸配列は大きく異なり、一致率は60％未満です。これは、自然の進化で5億年以上かかるレベルの配列差異に相当します。Rivesは、AIモデルが異なる配列を反復して新しいタンパク質を生成する過程が自然の進化に類似していると考えています。このプロセスの条件を探ることは非常に興味深いと彼は述べています。
広がる応用の可能性
ESM3は実験室でその強力な設計能力を示すだけでなく、将来的な応用にも大きな可能性を秘めています。Rivesは、ESM3が持続可能な発展の分野、例えばプラスチック分解酵素の設計や抗体およびその他のタンパク質ベースの薬物開発において重要な役割を果たすと考えています。「これは本当に最前線に立つモデルです」と彼は言います。
注目すべきは、ESM3がトレーニング中に十分な計算能力を使用する最初の生物AIモデルの一つであり、2023年の大統領令に基づいて米国政府に通知し、リスク軽減措置を報告する必要があります。EvolutionaryScaleはすでに米国科学技術政策局と連絡を取っており、公開されたバージョンには特定のウイルスや病原体の配列が除外されています。
学界の期待
スイス・ローザンヌ連邦工科大学の構造生物学者であるMartin Pacesaは、ESM3の使用に興奮しています。彼は、これは特性と機能の自然言語記述を使用して設計を指定することを許可する最初の生物モデルの一つであり、これらの特性が実験でどのように機能するかを見るのが楽しみだと述べています。Pacesaは、ESM3のオープンソース版のリリースと最大バージョンのトレーニング方法の明確な説明に感銘を受けていますが、最大モデルを独立して開発するには膨大な計算資源が必要であり、普通の学術研究室では再現が困難であると指摘しています。
まとめ
元Meta科学者によって発表されたESM3モデルは、生物技術分野において革命を引き起こしています。AIをタンパク質設計に応用することで、このモデルはAIの巨大な可能性を示し、薬物開発や持続可能な発展に新たな希望をもたらします。技術の進歩と応用の拡大により、ESM3およびその後継バージョンが将来にさらなる驚くべき成果と突破口をもたらすことが期待されます。
オリジナル記事、著者：AIの番人，転載の際には、出典を明記してください：https://nipponai.jp/article/ai-protein-design/
