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[![AlphaFold 2 - Featured on Stork.ai](https://www.stork.ai/api/badge/alphafold-2?style=dark)](https://www.stork.ai/en/alphafold-2)

overview

AlphaFold 2 とは？

AlphaFold 2 は Google DeepMind が開発した機械学習モデルで、科学者や研究者がアミノ酸配列からタンパク質の三次元 (3D) 構造を予測することを可能にします。このシステムはタンパク質構造予測においてほぼ原子レベルの精度を達成し、構造生物学と創薬研究を加速させました。このプログラムはニューラルネットワークを活用して、アミノ酸入力から3D原子座標モデルを生成します。その開発は、2020年の Critical Assessment of protein Structure Prediction (CASP14) での性能によって証明されたように、この分野における大きな進歩を示しました。CASP14では、中央値で90を超える global distance test (GDT) スコアを達成しました。AlphaFold 2 は2億以上のタンパク質構造の予測に貢献しており、これらの構造は Google DeepMind と EMBL-EBI の共同作業である AlphaFold Protein Structure Database を通じて公開されています。

quick facts

基本情報

属性	値
開発元	DeepMind (Google DeepMind)
ビジネスモデル	フリーミアム / オープンソースコア
価格	無料 (AlphaFold Protein Structure Database); 学術利用は無料 (AlphaFold 2 コード); 制限付きライセンスで学術利用は無料 (AlphaFold 3 コード); Isomorphic Labs 経由で商用アクセス
プラットフォーム	Web (AlphaFold Protein Structure Database), ローカル展開 (オープンソースコード)
APIの有無	有り (商用利用は Isomorphic Labs 経由、またはローカル展開)
設立	DeepMind (2010年), AlphaFold 2 のブレークスルー (2020年)
本社	ロンドン, イギリス

features

AlphaFold 2 の主な機能

AlphaFold 2 は、高精度な分子構造予測を中心とした一連の機能を提供し、生物学研究と創薬開発に大きな影響を与えています。

1高精度なタンパク質構造予測。CASP14で中央値90を超える GDT スコアを達成し、ほぼ原子レベルの解像度を実現。
2タンパク質や、DNA、RNA、様々なリガンドを含む他の生体分子の3D構造予測 (AlphaFold 3 で拡張)。
3タンパク質、DNA、RNA、およびリガンド間の相互作用予測。細胞機能の理解に不可欠 (AlphaFold 3)。
4AlphaFold Protein Structure Database を通じて、2億以上の予測されたタンパク質構造へのオープンアクセス。
5局所信頼度指標 (pLDDT) を介した内在性不規則領域 (IDRs) の特定。
6X線結晶構造解析や cryo-EM などの手法に貴重な出発点を提供することで、実験的な構造決定を促進。
7これまで特性が不明だったタンパク質の構造を提供することで、創薬における標的同定と検証を加速。
8強化された構造ベースの創薬をサポートし、より精密なバーチャルスクリーニングと合理的な化合物設計を可能に。

use cases

AlphaFold 2 は誰が使うべきか？

AlphaFold 2 は主に科学・研究コミュニティによって利用され、分子生物学の理解を深め、治療薬開発を加速させます。

1科学者: 病気のメカニズム、特にタンパク質のミスフォールディングに関連する疾患 (例: Alzheimer's、Parkinson's) の理解、および基礎生物学研究の推進のため。
2研究者: 標的同定と検証のために正確なタンパク質構造を提供することで、創薬および開発プロセスを加速するため。
3バイオテクノロジスト: 病原性タンパク質と宿主-病原体相互作用の構造を解明することで、新しい治療法やワクチンの開発のため。
4構造生物学者: 実験的な構造決定を促進し、cryo-EM や NMR spectroscopy などの技術からの低解像度データの解釈を支援するため。
5製薬会社: 強化された構造ベースの創薬のため、より精密なバーチャルスクリーニングと、より優れた結合親和性を持つ合理的な化合物設計を可能にするため。

pricing

AlphaFold 2 の価格とプラン

AlphaFold 2 はフリーミアムモデルで運営されており、コアデータと学術コードへのアクセスは直接費用なしで提供され、商用アプリケーションは専用のエンティティを通じて提供されます。

1AlphaFold Protein Structure Database: Google DeepMind と EMBL-EBI の共同作業である2億以上の予測されたタンパク質構造への無料アクセスが提供されます。
2AlphaFold 2 (コード): AlphaFold 2 のソースコードはオープンソースであり、学術的および非営利の研究目的で自由に利用できます。
3AlphaFold 3 (コード): AlphaFold 3 のソースコードは、2024年11月に学術利用向けにリリースされましたが、AlphaFold 2 と比較して制限付きライセンスとなっています。
4商用利用: AlphaFold の機能、特に創薬および開発のための商用アクセスは、Google DeepMind のスピンオフ企業である Isomorphic Labs を通じて提供されます。

competitors

AlphaFold 2 と競合他社

AlphaFold 2 は2020年の CASP14 コンペティションで他のすべてのアルゴリズムを大幅に上回り、タンパク質構造予測の新たなベンチマークを確立しました。しかし、精度、速度、ライセンスの面で異なるトレードオフを提供するいくつかの代替手段が登場しています。

1AlphaFold 2 vs RoseTTAFold: AlphaFold 2 は CASP14 で優れた精度を示しましたが、Baker Lab が開発した RoseTTAFold は、3トラックニューラルネットワークを使用して同等の精度を提供し、そのコードは MIT License の下で提供されていますが、学習済み重みは非商用利用に限られます。
2AlphaFold 2 vs ESMFold (Meta AI): AlphaFold 2 は一般的に複雑なタンパク質構造に対してより高い精度を提供しますが、ESMFold はタンパク質言語モデルを活用し、特に単一配列からの予測において著しく高速で効率的であることで知られています。
3AlphaFold 2 vs OpenFold: AlphaFold 2 は DeepMind のオリジナル実装ですが、OpenFold は AlphaFold 2 の精度に匹敵するようにゼロから構築された、高速でメモリ効率が高く、完全にトレーニング可能なオープンソースの再実装であり、研究者向けに透明性とカスタマイズ性を提供します。

❓

Frequently Asked Questions

+AlphaFold 2 とは？

AlphaFold 2 は Google DeepMind が開発した機械学習モデルで、科学者や研究者がアミノ酸配列からタンパク質の三次元 (3D) 構造を予測することを可能にします。このシステムはタンパク質構造予測においてほぼ原子レベルの精度を達成し、構造生物学と創薬研究を加速させました。

+AlphaFold 2 は無料ですか？

はい、2億以上の予測されたタンパク質構造を含む AlphaFold Protein Structure Database は無料でアクセスできます。AlphaFold 2 のソースコードは、学術的および非営利の研究向けにオープンソースです。AlphaFold 3 のコードも、制限付きライセンスで学術利用向けにオープンソースです。AlphaFold の機能への商用アクセスは Isomorphic Labs を通じて提供されます。

+AlphaFold 2 の主な機能は何ですか？

AlphaFold 2 の主な機能には、高精度な3Dタンパク質構造予測、DNA、RNA、およびリガンドとの相互作用予測 (AlphaFold 3)、データベースを介した2億以上の予測構造へのオープンアクセス、および内在性不規則領域を特定する能力が含まれます。これは創薬と実験的な構造決定に大きく貢献します。

+AlphaFold 2 は誰が使うべきですか？

AlphaFold 2 は主に科学者、研究者、バイオテクノロジスト、構造生物学者を対象としています。その応用範囲は、病気のメカニズムの理解、創薬の加速、新しい治療法やワクチンの開発、学術および製薬分野における実験的な構造決定の促進に及びます。

+AlphaFold 2 は代替手段と比較してどうですか？

AlphaFold 2 は CASP14 で精度の新たな基準を確立しました。RoseTTAFold と比較すると、AlphaFold 2 は一般的に高い精度を提供しますが、RoseTTAFold は MIT License のコードで同等の結果を提供します。ESMFold (Meta AI) は単一配列からの予測速度が著しく速いことで知られており、OpenFold は AlphaFold 2 の精度に匹敵し、より高い透明性を提供するように設計されたオープンソースの再実装です。