AlphaGoの衝撃再び — タンパク質構造予測でAlphaFoldが今までのモデルに圧勝｜Zhubo.JP

原文記事: [阿尔法狗再下一城 | 蛋白结构预测AlphaFold大胜传统人类模型] (2018/12/03公開) 「研究したいタンパク質があるのだが、その構造と機能がわからない」 — これは分子細胞生物学の研究者が日々直面する最大の難題の一つである*a。アミノ酸配列測定技術が発展する中で、多くのタンパク質の配列がハイスループット*1に解析されているが、この配列決定の段階から実際に3次元構造を決定するまでの間には、未だに大きな距離がある。 生物の基本単位が細胞だとして、細胞の基本的な機能単位こそが、複雑多岐なタンパク質の1つ1つである。そしてまさにタンパク質の機能の本質を決定しているのが、タンパク質の構造である。タンパク質の機能を研究したり、それをターゲットとする薬剤を開発したいというとき、タンパク質の構造はとても重要な要素の一つになる。だからこそ、生物学には、構造生物学という学問領域まで

[Tailin]

アメリカでの研究について書かれた中国語の記事を中国出身の専門家が日本語訳していただいている。実にありがたい

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AlphaFold もすごいが、中国語からの翻訳記事という点もすごいぞ。

[t-tanaka]

A [lphaFol] dでA7dか。

[mbr]

構造バイオインフォ屋としてはこの話題がこれだけブクマを集めていること自体が素直に嬉しい（この前授業でも少し取り上げたし）／これでタンパク3000叩くのは筋が悪すぎ。大規模解析のデータあってのこの予測精度。

[hitodie]

革新的なんだろうけどalphazeroもalphafoldもGoogle様の資本力にものを言わせてどれくらいの演算コストを使ったのかを知りたい。もしかしたら既存モデルでもコスト同じくらいかけれたら同等の結果出せたかもしれないよね。

[tohima]

全然わからない話なのに、こんなにもわかりやすく面白く書けるのすごいな、それでもわからないけど

[natu3kan]

どの手法を使うと特定分野で精度出せるかを見極めるのは人なのよな＞モデルの正確性よりもむしろ、DeepMindが今回のモデルで周りが予測していたのに反して強化学習のアイデアを用いなかったことの方がむしろ興味深い。

[mohno]

「DeepMindチームは対象となった43個のタンパク質のうち25個で成績トップ」「DeepMindはこのモデルをすでにAlphaFoldと名付けている」/中国語からの翻訳なんだ。日本人が書いた記事もあったんだな→https://ledge.ai/deepmind-alphafold/

[amino_acid9]

これからも様々な分野で「またお前らか！」が続きそう。構造生物学ついでにタンパク質結晶化条件の探索もなんとかしてくれると歓喜する人めっちゃいそう

[aoiyotsuba]

20年前に卒論で勉強してたのとは隔世の感があるなあ。感慨深い

[door-s-dev]

folditの記事から 新型コロナの解析頼む

[t-sat]

ちょっと昔、アミノ酸配列とその力学を実装した「パズルゲーム」を公開してゲーマーに分散的に解かせ、結構良い成果が出てるという記事を読んだ覚えがあるが、あれどうなったんだろう?ゲーマー飽きちゃったんかな。

[zyzy]

ごそっとまとめて相互距離を取る手口、と言うのは素直な発想ではなかなかいかないよな。それこそ片っ端からいろんなやり方試したんだろうな……。で最終的にある種のシンプルなやり方に行き着いてるのがカッコイイ。

[dekaino]

タンパクのFolding計算か

[ks1234_1234]

AlphaFold、A7d。なるほどわからん。まあ私でも分かるようなことなら記事にならない。

[timetrain]

強化学習かと思ったら、強化学習で思考するには自然界がまだ複雑すぎるのか。碁盤は統一ルールがあるが、自然法則の再現モデルが最後に立ちはだかると思ってる

[ookitasaburou]

“2018年は、2年に一度開催される国際タンパク質構造予測コンテスト(CASP)の行なわれる年であった。このコンテストはすでに初開催から25年の歴史*3を迎えようとしていて、毎回世界中から数百ものスポンサーを集め、組織委

[goodstoriez]

“DeepMindはこれらの伝統的な評価モデルを全て無視することを試したが、結局取り入れざるをえなかった。この事実から、長きにわたり研究者が知恵を絞ってきた伝統的アプローチも同じくらい重要といえるのではないか”

[asamaru]

全く理解できない領域。すごいな。

[yasudayasu]

DeepMindは今回上で述べたモデルに、さらに一つ、いわば伝統的なfragmentation (まず計算モジュールを細かく分けて、のちにそれらの結果を統合する学習スタイル)を完全に無視する方法を取り入れている。

[natuboshi]

構造予測の手法の進化と課題。

[zu2]

“そう、あのAlphaGoを開発したDeepMindである！報道によると、DeepMindはこのモデルをすでにAlphaFoldと名付けているそうだ”

[ntdtks]

World Community GridのWorkUinit計算でのタンパク質等の折り畳みやパタンマッチにもロジック改良して速度アップできるといいな。

[ariyake]

イノベーションの頻度が指数関数的に加速してる感あるなあ

[suginoy]

Software Is Eating the World

[nminoru]

「DeepMindは今回上で述べたモデルに、さらに一つ、いわば伝統的なfragmentation を完全に無視する方法を取り入れている」

[Cru]

とんでもねー。

[kouhei_kain]

大昔にタンパク質の架橋接着酵素とか学んだ事があるのだけれどその頃は夢物語だったことが現実になってるなぁ。量子コンピューターの件と言い歴史上の特異点とか言われる時代の真っただ中に今いるのかもなぁ

[Shin-JPN]

>hitodie この件はそういう話ではないです。既存各モデルは、そもそも必要な計算量も加味して採用するアルゴを決めているわけで計算量を増やせば精度が上がるという代物ではないですし、AlphaFoldも強化学習を使ってません

[H58]

なんか、込み入っているので直ぐに読めない。。

[terrask]

なんか隔世の感がある。。。

[swingwings]

読み物としても面白い

[hatomugicha]

あんま読んでないけど人工知能が偉業を達成したって記事を人々はどう受け取るのか気になっていて人工知能が何もないところから全て一から始めて人類を凌駕したみたいな受け取り方をするような記事はどう見られるのか

[aya_momo]

この話、去年もはてブで見た気がする。/ちゃんと決めるには、量子力学に基づいてバカみたいに電気を使って計算しないといけないのよね。

[htnmiki]

全くわからないのにめちゃくちゃ面白い

[buu]

タンパク３０００真っ青。

[gorgeous1020]

わかりにくいなぁ、将棋で例えて