AlphaFold2 のインパクト

Google DeepMind が、AlphaFold2 による
タンパク質立体構造予測でのブレークスルーについて
11/30 に発表している。

CASP という、隔年で開催されている
立体構造予測のコンペティションで、
２位以下に大差をつけて優勝したという。

Deep Learning のブームのきっかけとなった、
ImageNet の画像認識コンペティションの再来
とされている。

タンパク質の立体構造予測は、
タンパク質の性質や機能を理解するために重要なため、
長年にわたって研究されてきたが、
今回のブレークスルーは、その領域の研究を
大きく変える可能性があるという。

日本のマスコミでは、ITmedia が取り上げているくらいで、
ほとんど報道されていないが、科学的には非常に重要な
成果だと思う。

具体的には、創薬開発などを
大幅に加速することが期待される。

技術的な詳細については、まだあまり明らかにされていないが、
BERT などで培われた表現学習技術が、ここでも
有効性を発揮したようだ。

また詳しい情報が出てきたら、
何か書きたいと思う。

7/22 追記：
7/15 頃に、Nature 論文（事前公開版）とプログラムが公開された。
関係する研究者の間では、解明と追試の嵐になっているようだが、
おおむね、その高い精度が確認されているらしい。
たとえば ITmedia のこちらの記事。

あまりにも価値が高いので公開されないのではないか？
ということも言われていたが、
公開されたのは素晴らしいと思う。