1985年以降に生まれた人が若くしてノーベル賞を受賞し、最高の栄誉を受けた。彼は何に頼っていたのでしょうか？

最近、2024年のノーベル賞が相次いで発表され、科学界ではこの一大イベントについてかつてない熱意を持って議論が交わされています。 AIが2度受賞したことに加え、最も人気のある受賞者は、ノーベル賞の歴史上初の「85年以降」の受賞者である化学賞受賞者のジョン・ジャンパーです。多くの人が疑問に思うだろう。「どうして彼はあんなに若いのにノーベル賞を受賞したのか？」世界中の科学研究者が夢見る最高の栄誉を獲得したこの天才は、いったい何を研究しているのでしょうか?ちょっと覗いてみましょう。

1985年以降に生まれたノーベル賞受賞者、ジョン・ジャンパー

「宇宙と生命の謎を解く鍵」

北京時間10月9日、タンパク質構造の設計と予測に多大な貢献をした3人の科学者に2024年のノーベル化学賞が授与されました。賞の半分は「計算によるタンパク質設計」への貢献が認められ、アメリカの科学者デビッド・ベイカーに贈られました。残りの半分は、英国の人工知能企業 Google DeepMind に勤務する 2 人の科学者、デミス・ハサビス氏とジョン・M・ジャンパー氏 (前者は DeepMind の共同創設者兼 CEO、後者は DeepMind の上級研究科学者) に、「タンパク質構造予測への貢献」が認められて授与されました。

ノーベル賞委員会は、３人の科学者が「タンパク質の驚くべき構造の暗号を解読した」とコメントし、人類に大きな利益をもたらすだろうと述べた。ベイカー氏は、まったく新しいタンパク質を構築するという「ほぼ不可能な課題」を成功裏に完了した。一方、ハサビス氏とジャンポ氏は、タンパク質の複雑な構造を予測できる「AlphaFold2」と呼ばれる人工知能モデルを開発した。

では、これらの研究の重要性はどのようにしてわかるのでしょうか?まずはタンパク質の役割についてお話しましょう。

タンパク質は生物にとって非常に重要な成分であり、あらゆる生命活動の基礎となります。

化学者たちは長い間、「生命の化学ツール」であるタンパク質を完全に理解し、習得することを夢見てきました。しかし、この夢を実現するのは非常に困難です。タンパク質は通常、ビーズのようにねじれたり折り畳まれたりして独特の三次元形状を形成する20個のアミノ酸で構成されており、その形状自体がタンパク質の機能を決定します。タンパク質の中には筋肉、角、羽を作るものもあれば、ホルモンや抗体になるものもあります。多くのタンパク質が酵素を形成し、驚くべき精度で生命の化学反応を促進します。細胞表面にあるタンパク質も重要です。これらは細胞とその周囲の環境との間の通信チャネルとして機能します。これらを研究することは、生命の暗号を解読するようなものです。

1970年代以来、科学者たちはアミノ酸配列からタンパク質の三次元構造を予測しようと試みてきましたが、この目標は宇宙の謎を解くのと同じくらい困難です。従来の実験方法（X 線結晶構造解析、核磁気共鳴分光法、極低温電子顕微鏡法など）は、高解像度のタンパク質構造データを提供できるものの、時間がかかり、費用がかかり、技術的に困難であることが多いです。さらに、これらの方法はすべてのタンパク質（膜タンパク質など）に適用できるわけではないため、幅広い応用が制限されます。

まるで霧の中に突然明るい光が灯ったかのように、4年前、ハサビス氏とジャンポ氏は私たちを驚かせました。彼らは、AlphaFold2と呼ばれる人工知能モデルを発表したのです。このモデルは、ノーベル賞委員会の評価で述べられている通り、50年来の問題を解決し、AIを使用して約2億種類の既知のタンパク質の複雑な構造を予測することができ、世界190か国で200万人以上の人々に使用されています。

この傑作を生み出した「スーパーヒーロー」の一人、江毓は、AlphaFoldモデルの主担当者であるだけでなく、若く才能のある科学者でもあるため、大きな注目を集めています。彼は1985年に米国アーカンソー州リトルロックで生まれました。興味深いことに、江培は当初、宇宙に対する無限の好奇心から物理学と数学を学ぶようになりました。彼は10代の頃に独学でコンピュータープログラミングを学び、「宇宙の法則を発見する」物理学者になることを夢見ていた。しかし、スーパーコンピューターを使ってタンパク質とそのダイナミクスをシミュレートし始めたとき、彼は宇宙探査に使われる物理的知識が人間の健康に関連する医学的問題を解決するのに使えることを発見した。それはまるで、宇宙への扉を開くだけでなく、思いがけず生命の謎へのもう一つの扉を発見する魔法の鍵を使うようなものでした。

人工知能細胞生物学の新時代の到来

2017年、博士号を取得した後、江柏さんはディープシンキング社がタンパク質構造予測の研究を行っていることを知りました。応募後、彼はすぐにチームの重要なメンバーになりました。当時、Deep Thinking 社が開発した AlphaFold はさらなる進歩を遂げることができず、Jiang Po 氏は新しいアイデアを使って元の設計を改良することを提案しました。すぐに彼は AlphaFold プロジェクト ディレクターに昇進し、Hassabis 氏とともに AlphaFold 2 の開発を共同で主導しました。

江柏氏が率いる若いチームは、AlphaFoldの初期バージョンを再検討し、これを基に全面的な調整と改良を加え、完璧さを実現するためにあらゆる細部を探求しました。たとえば、空間の三次元構造や進化の概念を導入しました。原子半径や結合角など、既存のタンパク質構造に関する詳細な情報を統合しました。限られたデータから最大限の情報を抽出するための効果的な機械学習戦略の改善。特に、従来のアルゴリズムの制約を放棄し、線形隣接性よりも空間近接性を重視しました。

2021年7月15日、AlphaFold2の内容を詳細に説明した論文がNature誌オンライン版に掲載され、科学界でたちまち大きな話題を呼んだ。この成果は、サイエンス誌によって2021年の科学上の10大ブレークスルーに選ばれました。その年、世界中で選ばれたさまざまな「トップ 10 の科学的進歩」でも、AlphaFold が満場一致でトップに挙げられましたが、これは何年も例を見ない出来事でした。

2021年、DeepMindはNatureに論文を発表し、AlphaFold 2モデルをオープンソース化した。

AlphaFold2 は、Jiangpo のユニークな創造性を体現しています。ディープラーニングモデルによりアミノ酸配列から直接タンパク質の3次元構造を予測できるため、予測の精度と効率が大幅に向上します。予測結果の平均精度は 92.4% に達し、実験結果とほぼ同等でした。特筆すべき点は、科学者がタンパク質の構造を明らかにするのに数年かかっていた過去とは異なり、AI の助けを借りれば、同じ実験がわずか数分で完了するようになったことです。本当にすごいですね。

当時、科学者たちは36歳の江培が遅かれ早かれノーベル賞を受賞するだろうと予測していたが、その予測がこんなに早く実現するとは思っていなかった人が多かった。予想外にも、彼は生理学・医学賞や物理学賞ではなく、化学賞を受賞した。

ディープマインドは今年5月、これまで困難だった抗原抗体相互作用をはじめ、タンパク質、DNA、RNA、小分子などの生命分子の構造をより高い精度で予測できる新世代製品「AlphaFold 3」を発売した。これらの進歩により、AlphaFold はバイオメディカル研究に潜在的に「劇的な」影響を与え、新薬の開発やタンパク質工学の革新を加速させ、人工知能細胞生物学の新時代を導く可能性があります。