Google DeepMindの新発表はバイオ領域のロゼッタストーンになる
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医薬品の研究開発における高度な技術に抗体技術があり、タンパク質が関係しています。生物が有する抗体のメカニズムに対して医薬品を機能させるためには、抗原（病原体など）が作用する部位を抗体で塞ぐ必要がありますが、抗原、抗体ともにタンパク質から作られており、それぞれカギとカギ穴の関係に例えられます。
タンパク質は、アミノ酸配列により決定されます。しかし、医薬品としての評価を見るためには単なる配列を知るだけでは不十分で、配列を知ったうえで、どのような形態（立体構造）をもっているかを知る必要があります。カギがカギ穴にすっぽり入るためには、固有の立体構造が必要なのと同じです。
タンパク質の立体構造を知ることが、抗原－抗体を利用する創薬研究の第一歩になります。従来はタンパク質にX線を当てて反射させ、コンピューターで立体構造を割り出す方法がとられていましたが、ここにも課題があります。
X線を反射させるためには「固体」である必要があるため、まずはタンパク質の結晶を作らなければなりませんが、タンパク質はそう簡単に結晶になってくれません。溶媒や温度などの条件を変えて作業を試みますが、総当たりのようなローテク作業を強いられ、運次第のところがあります。非常に時間がかかりますし、頑張ってもできてくれないかもしれません。
Google DeepMindの新発表は、結晶を作成できなくても、おそらくアミノ酸またはその構成単位である分子の引力から合理的に作られうる「立体構造」を計算により導くというものでしょう。応用範囲の極めて広い技術です。実用レベルで使えるなら、特に難病領域の新薬開発に革命をもたらす可能性があります。つくづくこの分野の研究やめてよかったです まあ、ワタシ機械屋なので元々サイドトラックだったのですが、やめたのは非常に排他的業界 (あ、メリケンの場合しか知りません) に嫌気がさしたのもありますねぇ グーグルさんがここまでやるのも、そういう事が関係してるのかも (つまりdeepmindの方々もワタシと同じ不愉快な経験されたのかも)、ってちょっと勘ぐってしまいますねぇ あ、お金は儲かるとおもうので、カイシャとしては当然そっちが理由なのでしょうけど
数しれない応用分野それぞれでの人類への潜在的貢献度のみから言えば、ノーベル賞並みのimpactだと思うんですが、贔屓目でしょうかねぇ ｸﾜｼｲ方ｵｼｴﾃ
ご参考
https://newspicks.com/news/5429846?ref=user_1506052実際タンパク質の構造解明が必要となる研究に取り組んでいる友達は、研究室で何度もタンパク質の結晶化にトライして苦しんでいました。その友達にDeepMindの話をするとテンションが上がりっぱなしでした。（笑）改めて科学技術にはヒトに感動を与える力があるなと感じました。DNA配列からタンパク構造を予測することが困難な理由はスプライシングや遺伝子変異によってDNA配列からは予測することのできないエキソンの組み合わせができることにあると考えます。1億以上のたんぱく質の存在が確認されていながら、構造解明は18万ほど、、、。やはりバイオサイエンスは奥が深くて面白いと再認識できました。生物学は化学と物理学の上に成り立っているため、その解明は困難であり、人間が人間のことをすべて理解するというもっとも困難な課題の解決につながる学問であると思います。
