AlphaFold: Using AI for scientific discovery

コメント

選択しているユーザー

• Nakanishi Takashi

  外資系バイオ関連企業 研究員

  ・2018年12月03日

  これはすごすぎる！！タンパク質は一つのアミノ酸が変異するだけで特徴がガラリと変わりうる分子なので、結晶をとらずにその変化を立体モデルから説明できるようになるかもしれません。Cryo-EMなど、結晶構造解析の技術も進歩しているので、AI技術との相乗効果でどんどん進歩しますね。立体モデルの解像度(Åレベル？)が気になるな〜。

注目のコメント

• 大場 紀章

  エネルギーアナリスト/ポスト石油戦略研究所代表

  ・2018年12月17日

  DeepMind（Google）の"AlphaFold"が、今度はタンパク質の三次元構造予測コンペのCASPでダントツの1位を獲得。ディープラーニングマジですごいわ。
  
  これまでコツコツ構造計算してきた人達涙目だな、、。
  
  結果はこちら。（1位のA7DがDeepMind）
  http://predictioncenter.org/casp13/zscores_final.cgi?formula=assessors
  
  タンパク質の構造計算は特に計算力と職人技の世界ですが、他の高分子の構造計算や、分子検出、結晶構造、磁気構造、など、スペクトル解釈をモデルでやるようなタイプの研究は恣意性がどうしても高いので、最低でも機械学習、酷いと全部DLに持っていかれるような気もします。
  
  
  追記
  サイエンス記事
  https://www.sciencemag.org/news/2018/12/google-s-deepmind-aces-protein-folding
• Saitou Kazuhiro

  U of Michigan 教授 (機械工学), 副学科長

  ・2018年12月03日

  十年位前に関連分野（baysian統計score関数設計）でPhD一人やりましたが、そのコと「（タンパク質構造計算の分野も）もうすぐこういう時代（feature自動特定を含んだ機械学習によるbaysian統計score関数設計とその探索）が来るんだろうねぇ」って話したのを思い出しましたよ　その直後にdeep learningが出てきて、ああ、これだなぁと
  
  ちなみにその学生さんはポスドク→大手バイオ企業から機械学習カイシャにヘッドハントされました　ここじゃないですけど　
  
  （ちょっと涙目←専門でなくってヨカタ）
  
  これにはちょっと感心したので、ちょっと他の研究で使ってみようかなぁ、DL（オソイ）