「AlphaFold 4」 – 科学者たちは、DeepMind の医薬品スピンオフの特別な新しい AI に驚いています

「AlphaFold 4」 – 科学者たちは、DeepMind の医薬品スピンオフの特別な新しい AI に驚いています

イーウェン・キャロウェイ著 そして自然雑誌

Google DeepMind が創薬向けに最新版 AlphaFold3 をリリースしてからほぼ 2 年後、同社のバイオ医薬品部門である Isomorphic Labs はさらに強力な人工知能モデルを発表しました。そして彼らはそれをすべて秘密にしています。

ロンドンに拠点を置く Isomorphic Labs は、2 月 10 日に発表された 27 ページの技術報告書の中で、同社が IsoDDE と呼ぶ「創薬エンジン」の機能について説明しました。タンパク質が潜在的な薬剤や抗体の構造とどのように相互作用するかについての正確な予測を含む成果は、この分野で研究する科学者に感銘を与えました。

しかし、タンパク質構造を予測するための AlphaFold AI システム（他の研究者がアクセスできるようにされ、雑誌論文で詳しく説明されている）とは異なり、ISODDE は独自のものであり、技術論文には同様の結果を達成する方法に関する情報がほとんど提供されていません。

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「これは、AlphaFold4 の規模における大きな進歩です」と、完全にオープンソース版の AlphaFold の開発に取り組んでいる、ニューヨーク市のコロンビア大学の計算生物学者モハメド・アルクライシ氏は、Google DeepMind の未リリースの次世代技術について言及しながら述べています。 「問題は、もちろん、詳細については何も分からないことです。」

薬物とタンパク質の相互作用

AlphaFold 3 は創薬を念頭に置いて開発されました。ノーベル賞を受賞した前モデルの AlphaFold2 とは異なり、このモデルは、潜在的な薬剤を含む他の分子と相互作用するタンパク質の構造を予測できます。

AlphaFold 3 をモデルにした同様の AI は、そのパフォーマンスにほぼ匹敵するようになり、新しい機能を備えています。ケンブリッジのマサチューセッツ工科大学の科学者によって開発され、昨年リリースされたボルツ 2 と呼ばれるオープンソース モデルは、潜在的な薬物がタンパク質に及ぼす強さ、つまり結合親和性を予測できます。これは治療法開発にとって重要な特性であり、通常は計算集約的な物理ベースの方法によって予測されます。

Isomorphic は、その新しい AI が結合親和性の決定において、Boltz-2 と物理ベースの方法の両方を上回っていると報告しています。年間数百億ポンドを売り上げる治療法の基礎を形成する抗体がその標的とどのように相互作用するかの予測も最先端であると報告書は主張している。

アルクレイシ氏は、モデルのトレーニングに使用されたデータとは大きく異なる分子の薬物とタンパク質の相互作用を予測する ISODDE の能力に特に感銘を受けたと述べています。 「これは本当に難しい問題であり、彼らが何か新しいことをしたに違いないことを示しています」と彼は言う。

秘伝のソース

Isomorphic の社長である Max Jederberg 氏は、IsoDDE の背後にあるモデルは他の取り組みとは「大きく異なる」と述べています。しかし、同社はその背後にある「秘密のソース」を明らかにする予定はない。 「ほとんどの大規模な機械学習や AI の進歩と同様、それは計算とデータの組み合わせです。 [and] 彼は、彼のチームの報告書が、創薬 AI を構築する他のチームの取り組みに「刺激を与える」ことを望んでいます。

ケンブリッジに拠点を置く武田薬品工業の計算構造生物学者ディエゴ・デル・アラモ氏は、「この報告書は産業界と提携し、産業界の非公開構造データにアクセスする可能性があるという多大な努力の末に提出されたものであるため、追加データがISODDEのパフォーマンスにどれだけ影響を与えるかは分からない」とソーシャルメディアサイトXに書いた。

アイソモフィックは製薬会社ジョンソン・エンド・ジョンソン、イーライリリー、ノバルティスと数十億ポンド相当の医薬品開発契約を締結している可能性がある。独自の社内パイプラインも持っており、近い将来臨床試験が行われる予定だ。 Jederberg氏によると、同社はパートナーと協力してさまざまなデータソースを組み込むなど、技術レポートに使用するさまざまなバージョンのIsoDDEを開発したという。

彼の同僚である Isomorphic の機械学習担当ディレクター、Michael Scharschmidt 氏は、同社のデータ戦略は「非常に広範」であり、公開データ、合成トレーニング データ、および「ライセンスを取得しようとしている」データ ソースを含むと述べています。

機械学習科学者であり、Boltz-2 を共同開発し、現在はロンドンの非営利団体 Voltz を率いているガブリエル・コルソ氏は、チームの利点に基づいて、報告されている Isomorphic ツールのパフォーマンスにおいて独自のデータが必要な役割を果たしていたとは考えていません。 「入手可能なデータを活用すれば、多くの改善が可能です」と彼は言います。 「これは一致すべき新しいベースラインだと思いますが、合格すべきものでもあります。」

この記事は許可を得て転載されており、 最初に出版された 2026 年 2 月 19 日。

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