ノーベル賞を予約しますか? DeepMind の創設者が「ノーベル賞」ラスカー賞を受賞、AlphaFold が「科学のための AI」のベンチマークに

9月21日、生理学・医学分野の最高賞であるラスカー賞が発表されました！

ラスカー賞には、基礎医学研究賞、臨床医学研究賞、公共サービス賞、医学科学特別功績賞の 4 つの部門があります。

今年のラスカー基礎医学研究賞は、Google DeepMindのデミス・ハサビス氏とジョン・ジャンパー氏に授与されました。彼らの発明であるAlphaFoldは、タンパク質の3次元構造の予測に革命的な貢献をしました。

ラスカー賞はノーベル賞の「バロメーター」ともいえる賞で、1945年に創設されて以来、86人のラスカー賞受賞者がノーベル賞も受賞しています。

中国初のノーベル生理学・医学賞受賞者である屠呦呦は、ノーベル賞を受賞する4年前にラスカー賞も受賞している。

AlphaFoldがもたらしたタンパク質生物学革命

人工知能ベースのシステムである AlphaFold は、生物物理学における 60 年にわたる課題、つまり一次アミノ酸配列 (1D) のみに基づいてタンパク質構造 (3D) を予測するという課題を解決します。

ジャンパー氏とハサビス氏が率いるAlphaFoldチームは、さまざまな背景と分野を組み合わせています。2021年7月にAlphaFoldが一般公開されて以来、多くの研究者がこのプラットフォームを採用して、さまざまな生物学的疑問に答えています。

それ以来、生物学研究の状況は完全に変わりました。

AlphaFold によって予測されたタンパク質構造図

タンパク質の重要性は自明です。タンパク質は細胞内の主要な機能分子であり、ほぼすべての生物学的プロセスに関与しています。

しかし、以前は、単一のタンパク質構造を決定することさえ困難でした。

数十年にわたり、科学者はタンパク質の同定研究にX線結晶構造解析を大いに活用してきましたが、研究者がタンパク質を結晶化するには何年もかかることがあります。

その後、極低温電子顕微鏡 (cryo-EM) の発明により、捉えどころのないタンパク質の構造についてある程度の知見が得られましたが、顕微鏡画像の解像度は低いことがよくありました。

何年もゆっくりとした進歩を経て、2019年までに科学者たちはクライオ電子顕微鏡法を用いて、タンパク質データバンク（PDB）の15万件のエントリーのうち約4,000個のタンパク質の構造を決定した。

そしてこれは、予測された数千万のタンパク質配列のほんの一部にすぎません。

自動タンパク質構造予測

膨大な数のタンパク質構造を前に、人間の力だけではもはや不十分です。

予測の範囲を拡大し、効率を向上させるために、研究者たちは人工知能に目を向けています。

1994年、メリーランド大学の計算生物学者ジョン・モールトとクリストフ・フィデリスは、実験的に検証されているがまだ公表されていないいくつかのタンパク質の3次元構造を予測するという2年ごとのテストである構造予測の批判的評価（CASP）を設立しました。

コンピューターを使用してタンパク質の構造を予測する最初の方法の 1 つは、ワシントン大学の生化学者および計算生物学者である David Baker によって開発されました。

ベイカー氏と彼のチームは、PDB からの短いスニペットを使用してタンパク質構造を予測し、Rosetta と呼ばれるモデルを使用して複数の反復を行い、2000 年代初頭の CASP コンテストでプログラムのパフォーマンスを継続的に向上させました。

しかしそれ以来、CASP の進歩は停滞しています。

ハサビス氏が2010年に共同設立した人工知能企業ディープマインドは、チェスやより難しい囲碁で人間のプレイヤーに勝てる人工知能、アルファ碁の開発に成功した。

ハサビス氏はアルファ碁の対局を見ながら、ベイカー氏が2008年にリリースした、タンパク質構造の精密なモデルを探索し作成できるオンラインゲーム「FoldIt」を思い出した。

2016年、AlphaGo の成功から間もなく、DeepMind は次の課題であるタンパク質の折り畳みに着目しました。

DeepMind チームは、システムの中核コンポーネントとして機械学習を使用するタンパク質予測システムを作成しました。

2018年、AlphaFold1はCASPコンテストにデビューし、その年の優勝を果たしました。

AlphaFold1 は、モデル化された 43 領域のうち 24 領域に高精度の構造を作成したのに対し、2 位の候補は 14 領域しか作成しませんでした。

しかし、AlphaFold1 の潜在能力は、まだ十分に発揮されていません。

その後すぐに、ジャンパー氏は生物学者、化学者、生物物理学者からなる学際的なチームを率いて、AlphaFold アルゴリズムを再設計しました。

Hassabis、Jumper、および AlphaFold チームは、AlphaFold2 が効率的に学習できるようにアルゴリズムについてブレインストーミングを行い、微調整を行いました。

2020年に開催された次のCASPコンテストでは、AlphaFold2は驚異的な精度で参加者を驚かせました。

AlphaFold2 は、すべてのターゲットにわたって 92.4 GDT の総合スコアの中央値を達成しました。

このレベルの精度は実験技術に匹敵し、平均誤差は原子の幅程度です。

そして2021年、DeepMindは欧州分子生物学研究所の欧州バイオインフォマティクス研究所と共同で、AlphaFoldのソースコードと35万個のタンパク質からなる印象的なデータベースをリリースしました。

データベース内のタンパク質構造の数は現在 2 億を超えています。

ハサビス氏、ジャンパー氏、そして彼らのチームは、半世紀にわたって科学者を悩ませてきた問題を解決した。

人工知能ツールである AlphaFold は、生物学的機能を理解し、医薬品開発を導くためにタンパク質を研究する新しい時代の先駆けとなりました。

人工知能技術の進歩は、科学者が問題を解決する方法を根本的に変えています。

その他のラスカー賞受賞者

今年のラスカー賞には、基礎医学研究賞、臨床医学研究賞、医学特別功労賞の 3 つの賞が含まれます。

臨床医学研究賞

受賞者は、MIT の James G. Fujimoto 氏と Eric A. Swanson 氏、および Oregon Health & Science University の Casey Eye Institute 氏と David Huang 氏です。

彼らの光干渉断層撮影（OCT）の発明は、視力を損なう網膜疾患の迅速な検出と治療を可能にし、眼科学に革命をもたらしました。

OCT技術は、馬氏のニューラリンクが発売したR1脳コンピューターインターフェースインプラントロボットにも使用されている。

OCT 装置の起源は、ジェームス・フジモト博士の研究室で始まりました。博士は、高速写真撮影とレーザー技術の進歩に触発され、人体の内部で何が起こっているかを医師がよりよく理解できるようにする潜在的な方法の開発を始めました。

1980年代後半、藤本研究室の博士課程の学生、デイビッド・ホアンがこの疑問の研究を始めました。彼は牛の眼の組織でいくつかの測定を行うことに成功したが、そのプロセスは医師のニーズを満たすほど効率的ではなかった。

そこで二人の科学者は、当時レーザー通信と光ファイバーネットワーク技術を開発していたエリック・スワンソンに頼み、それらの技術が彼らの画像化のアイデアに応用できるかどうかを調べました。

1991年、3人は自分たちが発明した技術を説明した最初の論文を発表しました。

最初の論文が発表されて以来、OCT は 20 億ドル近くの市場に成長しました。医師は現在、緑内障、糖尿病による視力障害、さらには冠動脈疾患などの症状の診断にこの技術を日常的に使用している。

「公衆衛生への影響は非常に大きい可能性がある」と藤本氏は述べた。「例えば、患者の視力を維持できれば、患者は運転を続けることができる。これは大きなライフスタイルの変化であり、生活の質にも影響を与えるだろう。」

医学特別功労賞

アムステルダムのオランダ癌研究所のピート・ボルスト氏に、過去 50 年間にわたる幅広い分野における科学的発見、教育、リーダーシップの輝かしい業績が認められて授与されました。

1960年代に、彼と共同研究者は、睡眠病などの病気において寄生虫が免疫システムを回避する仕組みを理解する上で重要な遺伝子を発見した。

1980年代、ボルスト氏は、患者に抗がん剤を届ける能力を阻害する特定の化学療法に対する耐性がなぜ生じるのか、その遺伝的理由を研究し始めた。この分野での彼の発見は、研究者たちが特定の癌に対する化学療法の効果をより効果的に保証する方法を解明するのに役立っています。

これらの研究は、弾性線維性偽黄色ブドウ球菌（PXE）と呼ばれる遺伝病の背景にある生化学の理解を深めることにつながり、この病気の潜在的な治療法の開発に役立つ可能性があります。

ラスカー賞は、ボルスト氏の科学的業績に加え、分子病理学研究所、スイス実験癌研究所、オランダ癌研究所における数十年にわたるリーダーシップを称えるものです。