【AI】ディープマインド、既知の「ほぼすべて」のタンパク質構造を予測 [すらいむ★]
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ディープマインド、既知の「ほぼすべて」のタンパク質構造を予測
アルファベット傘下のAI企業、ディープマインドは、2億種類以上のタンパク質の構造予測データベースを公開した。
既知のタンパク質ほぼすべてに相当し、生物学の研究や創薬のプロセスを大きく変える可能性がある。
アルファベット傘下の人工知能（AI）研究企業であるディープマインド（DeepMind）は、同社の「アルファフォールド（AlphaFold）」が、既知のほぼすべてのタンパク質の構造を予測することに成功したと発表した。
2億種類以上のタンパク質構造予測データベースを無料で提供する。
（以下略、続きはソースでご確認ください）
technologyreview 2022.07.29
https://www.technologyreview.jp/s/281922/deepmind-has-predicted-the-structure-of-almost-every-protein-known-to-science/ 逆に予測されなかった既知のタンパク質って凄いんじゃないの？ たんぱく質1次構造におけるアミノ酸20種の
2次元配列は一定の長さで組合せ数有限だし
それは4次構造に至っても同様。3次元配列も
6方向とか定義次第で有限数を示せる筈だから。所定の抽象化定義内だと意味薄かなと。
人が定義した抽象化配列パターンの羅列では
なく、生体分子や細胞の画像から多次構造間
の相関を学習して、その予測を画像や抽象化配列定義に合わせて記述するなら意義深め？ 実験で検証していないものも大きな間違いはほとんどないと信頼しているってことだよね？
もしも実験結果と大きく一致しないものが今後見つかったとしても全体に影響するようなことはないってことかな？ alphafold2よく頑張った！！！
少し前に「生化学には歴史区分がある。alphafold2前とalphafold2後だ」
というくらいの大革命って言われてたなｗ
その時は「膜タンパクの構造決定はあまり得意ではない」と言われていた
だがそれを改善したって事なのかなあ
凄いねえ 何らかの理由で（ほぼ一意に）安定にたたみ込めるようなアミノ酸配列だけが
機能を持つタンパク質として、長い時間の進化の過程で選択されて残ってきた
と考えられるな。
音楽も音譜を並べたものとして表現できるが、ランダムなものでは
人間が選択するような楽曲にはならないように。
>>10
タンパク質構造は現行のスパコンを使っても解析できない難問であることも知らないのにそんな妄想で長文を書いて恥ずかしくないの >>2
既知なのに予測って、なんじゃそりゃって感じ >>17
既知のタンパク質の、未知だった立体構造の予測という事だ >>17
上のCNETでも65年前の話から始まってる
3Dのタンパクが
タンパク質が3D構造で形が決まってるからその結びつきの結果目に見えるモノの形状が決まってくるってのがおもしろいよね 「タンパク質の構造を"予測することに成功"」とあるけど、何をもって「成功」と判断したんだろう?
今後は公開されたデータベースを元に、予測が実際に「的中」しているかどうかを各種研究機関が確認していったりするのかな?
まったく分かってないのでトンチンカンな疑問なのだろうか pdbに登録されてるものは
このモデルが妥当かの判定に使える 合成可能な範囲なのかな？（人間や、それ以外の何かで） 構造決定の実験を支援するには充分な予測精度だけど
創薬分野などの分子シミュレーションに使えるほどの予測精度はないらしいね
機械学習だけでこのハードルを超えることは可能なのだろうか？ >>24
既知だから、実物が存在するのか
実物の構造と合っていれば予測成功 >>22
構造が分かっているタンパク質を教師データとテストデータとに分ける
教師データのみで予測モデルを作成する
そのモデルでテストデータを予測させた際の誤差を検証 アミノ酸を繫いでいくときには、いっぺんに全体がつながるのではなくて、
アミノ酸がひとつ、またひとつと順次に追加されて延びていくから、
その過程を考えてやれば、一辺につなぐ話じゃないということが分かるだろう。
リボゾームで既につないでいる部分に対して追加のアミノ酸を付けたとき、
あるいは付けて次のアミノ酸が後ろにつながったときに、それまでの
アミノ酸とリボゾームと周囲を取り囲む水の分子などによって、
最近つないだ部分の配向が概ね決まって、というぐあいに押し出し方式で
形が作られていくのだろう？ ある程度大きなユニットが出来たら、
突然にかたまりでもって首が曲がったりするかもしれないけれども、
短距離のアミノ酸同士の配向の相関というか関連性は高いのだろう。
そうして、必要なら形が崩れないように酵素が硫黄で架橋したりして補強する。 >>16
アミノ酸20種の直鎖的な配列で>>13も記述されているみたいだけど。
n番目までの配列が20^n通りで成立しない結合を排す程度では意味が薄いだろうけど、
各配列で生じうる高次の立体構造パターン群を示したらすごいねと。
色の定義はそういうことか ShunsukeTAGAMI@ShunsukeTAGAMI
AlphaFoldのデータベース話題だけど，うちのラボから今年のCASP（タンパク質構造予測の大会）に出題してた構造，
誰もちゃんと予測できなかったらしいので，やはり『予測』のご利用はお気をつけてという感じ．
（構造生物学者が気をつけて使う分にはいいけど他の人にはちょっと危ない場面もね…） AlphaFoldでうまく予測できないものがあれば、それこそが貴重な知見であり
新しい何かを発見する鍵となるのだろう。
たとえば、プリオンだとか、タンパク質の多型を起源とする記憶機構とか、
環境で変型することを機能にしているタンパク質とか、とかとか。
それと、タンパクの構造を保つために架橋されている位置だとか。 >>13
何カ所かあるvery lowのところが一カ所間違ってるだけで立体構造はがらっと変わるのに、こんな予測に何の意味あんの？
そもそもこれ予測であって、予測がどのくらい合ってるはどこにも書いてないし タンパク質だと分子シャペロンの影響があると思うがこの点は考慮できるのだろうか >>1
red corns, green corns (赤と緑の眼のコーン型な細胞)ぐらいは誤差になるかならないか
ぐらいの精度に見える >>37
>>1にはそれっぽいことはいろいろ漠然と書いてあるが、どれも、予想が合っていればって前提が抜けてる
合ってるかどうかわからん予想に応用例なんかねーよ リボゾームは、L型のアミノ酸をつなぐだけで、光学鏡像体のD型の
アミノ酸はつないだりしないのだろうか？
それともそういったアミノ酸が混ざって間違えてリボゾームが掴んで
しまうと、装置が詰まってしまって、作動不良・不能をひき起こすだろうか？ リボソームはすごい
RNA配列からコードを読み取ってアミノ酸を繋ぎ合わせてタンパク質を合成するのな
自然に生まれたというのが信じられん 既知のすべてのタンパク質で学習させていたなら、
既知の任意のタンパク質に対して「予測？」をさせると
良くあたるというのはあたりまえだのクラッカーではないのか？ >>44
予測したと言ってるだけで、良く当たるなんて話はない タンパク質の構造は温度やPHが変わると変化するんだけど変化しうる構造全てをどの条件で変化するまで予測できるのかな？ >>47
発現したり活性化したりするのってもしかして温度負荷とかが影響してるのか？だとしたら理に敵ってるな >>44
素粒子の対称性予測と同じ話。
ルールの上で安定する条件を満たす組み合わせを探すのはAIの得意技だからね。 >>44
学習するときは学習データとテストデータにわけて予測精度を検証するし
既知のタンパク質(構造は未知)について、予測してから構造解析して精度検証もしてるし >>5
アミノ酸と勘違いしてないか？たんぱく質って分子量数万とかの超高分子量のも多いよ。凄いことだと思う。 アミノ酸はいわば数多あるたんぱく質を構成する部品そのものだからな リポソームを作る設計図となるRNAがあって、
その設計図であるRNAをリポソームに渡してやると、
リポソームによってリポソームが作られるのかな？
半分できかけのリポソームにRNAが突っ込まれたら、
異常なタンパク質ができるのかな？ リポソームがタンパク質ならば、それを分解する酵素タンパク質もあるだろう。
その分解する酵素タンパク質は誰が作るのだろうか？リポソームなんだろうか？
リポソームがせっせとリポソーム分解酵素を組み立てているときに、
背後からリポソームが自分が作ったリポソーム分解酵素に襲われて
リポソームが壊されたりしないかと不安になる。 >>54
そういう時は大抵は
・まず古くなったリボソームが次のmRNAを受け入れられないように
後ろに酵素が付いて形がガクンとひん曲がる
・機能しなくなったリボソームがあると、それを壊す酵素が生成される
って感じじゃないの？
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