当社の研究がNature誌に掲載されました

株式会社バイオフロンティアの研究チームによる、AIを活用した新しいタンパク質構造予測手法に関する論文が、世界的に権威のある科学雑誌「Nature」に掲載されました。本研究は、タンパク質の立体構造を高速かつ高精度に予測することを可能にし、創薬研究の効率化に大きく貢献することが期待されます。

研究の概要

タンパク質の立体構造を知ることは、その機能を理解し、創薬標的の同定や新薬設計に重要な情報を与えます。従来のタンパク質構造予測手法は、計算コストが高く、精度にも限界がありました。本研究では、AIの一種であるディープラーニングを用いて、タンパク質のアミノ酸配列から立体構造を直接予測する手法を開発しました。本手法は、以下の特徴を持っています。

• 大規模なタンパク質構造データベースを用いて、AIを学習
• アミノ酸配列の情報だけから、高精度な立体構造予測が可能
• 従来手法に比べて、計算速度が100倍以上に向上

研究成果の意義

本研究で開発された手法は、タンパク質構造予測の精度と速度を大幅に向上させるものです。この技術により、創薬標的の探索や新薬の設計が加速され、医薬品開発の効率化に大きく貢献することが期待されます。また、本手法は、基礎研究におけるタンパク質の機能解析にも幅広く応用可能です。

今後の展望

当社は、本研究で開発された技術を活用し、創薬支援サービスの拡充を図ってまいります。さらに、他の研究機関との共同研究を通じて、タンパク質構造予測の精度向上に継続的に取り組んでいく予定です。将来的には、本技術を核とした創薬プラットフォームの構築を目指します。

論文情報

項目	内容
タイトル	High-speed and high-accuracy protein structure prediction using deep learning
著者	Taro Yamada, Hanako Suzuki, Ichiro Tanaka
雑誌名	Nature
DOI	10.1038/s41586-023-05678-5