新AIシステムがタンパク質を原子単位で設計、実際に機能

タンパク質と核酸を原子単位で設計する生成人工知能システムの全設計図が公開され、ゼロから発明したタンパク質が実際の実験室反応で意図した化学反応を実行した。

RFdiffusion3（RFD3）と呼ばれるこのシステムは、米国のワシントン大学、英国のオックスフォード大学、チップ企業Nvidiaなどが参加する国際チームによって構築された。詳細は学術誌「Science」に掲載され、10月19日には中国のテック系メディアで報道された。チームには、計算タンパク質設計の業績で2024年ノーベル化学賞を共同受賞したワシントン大学のデビッド・ベイカー教授が含まれている。

この進歩は解像度に関するものだ。以前のタンパク質設計ツールはより大きな構成要素を扱い、デザイナーが部屋の中で家具を動かすようにタンパク質構造の塊を配置していた。これに対しRFD3は個々の原子をモデル化し、すべての結合と側鎖をはるかに精细に制御して配置できる。報道によれば、前世代のシステムより約1桁高速にタンパク質構造を生成できる。

この速度と精度が重要である理由は、タンパク質が生きた細胞内でほとんどの仕事を担う分子機械だからだ。研究者が要求に応じて新しいタンパク質を発明できれば、天然のタンパク質が進化の過程で解決できなかった問題に取り組める。産業化学用の新触媒、センサー、材料、そして潜在的な医薬品などだ。

最も注目すべき主張は、これが単なるコンピューター上の演習ではないということだ。RFD3が新たに設計したタンパク質は合成され、試験され、実際の化学反応で設計者が意図した機能を果たした。画面上の予測構造から試験管の中の機能する分子へのこの段階は、これまで計算設計の取り組みの多くがつまずいてきたところだ。

このシステムはタンパク質だけでなくDNAやRNAなどの核酸にも拡張され、科学者が構築を試みることができる分子ツールの範囲を広げる。チームは詳細な設計スキームを公開し、他のグループがこの方法を検証し発展させられるようにした。これはAI駆動の生物学という急速に進む分野で一般的になった慣行だ。

この研究は、機械学習がデータ分析から全く新しい分子の提案へと移行しつつあるライフサイエンスの広範な変化に合致する。タンパク質設計は、生成モデルが自然界に存在しない物体を生み出し、しかも実世界の条件下で意図通りに振る舞うことを示す最も明確な実証の一つとなった。

世界の読者にとって重要なのは、個々の分子よりもツールそのものだ。タンパク質を原子レベルでスケッチし、そのスケッチが実験室で通用するシステムは、アイデアから実験までの道のりを短縮する。次の試練は、世界中の研究室がこれを使って、単なる優雅なデモンストレーションではなく、医学や産業の実際の問題を解決するタンパク質を設計できるかどうかだ。