アミノ酸の列からタンパク質がどのように折りたたまれるのか予測することは、科学分野で50年以上の難問だったが、それをAIが解決しつつある。
Credit: Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Unported license.

ディープラーニングを中心としたAI技術の進歩は、すさまじい。2016年に、DeepMind社のAlphaGoが世界トップ棋士を4勝1敗で破り、囲碁ではもはや人間はコンピュータに勝てなくなってしまった。2017年12月のAlphaZeroは、自己対戦を繰り返すことで24時間以内に、チェス、将棋、囲碁の世界チャンピオンレベルに達し、2019年6月のAlpha Starではビデオゲームの『StarCraft II』でも人間に勝利している。
そして、同じDeepMind社が2020年11月に発表したAlpha Foldingによって、バイオテクノロジー分野も大きく変わりつつある。Alpha Foldingは、タンパク質の構造予測を行うためのAIプログラムだ。
タンパク質は複数のアミノ酸が結合してできているが、単純な結合ではない。3次元的に複雑に折りたたまれており（フォールディング）、この構造によってタンパク質の働きはまったく変わってくる。アミノ酸の列がどうやって折りたたまれるのかを予測するには、莫大な計算コストが必要になる。分散コンピューティングプロジェクトの「Folding@home」は、ボランティアのパソコンやゲーム機を使うことで、スーパーコンピュータ並みの優秀な結果を出している。
AlphaFoldは、2020年に開催されたタンパク質構造予測精密評価 （CASP）ランキングで、圧倒的に高い精度を獲得。ディープラーニングの分野では、アテンション・ベースドという手法に注目が集まっており、AlphaFoldもこれを利用している。アテンション・ベースドでは特定の入力に注目して学習の効率を上げていくが、AlphaFoldもこれまでのフォールディング結果を元に、予測を洗練させていった。AlphaFoldは、COVID-19の病原体である、SARS-CoV-2のタンパク質の構造を予測することに成功している。

（文/山路達也）