2024年ノーベル化学賞公式受賞図

スウェーデン王立科学アカデミーは現地時間10月9日、2024年のノーベル化学賞を、タンパク質設計とタンパク質構造予測分野への貢献が評価されたデビッド・ベイカー氏、デミス・ハサビス氏、ジョン・M・ジャンパー氏に授与したと発表した。 賞金総額は1,100万スウェーデンクローナ（約745万元）。

デミス・ハサビスとジョン・ジャンパーは、人工知能技術を用いて、既知のほとんどすべてのタンパク質の構造を予測することに成功した。 また、デビッド・ベイカーは生命の構成要素をマスターし、まったく新しいタンパク質を作り出した。

デミス・ハサビス

ハサビスは国際的なテクノロジー界で長く知られている。 1976年に生まれ、シンガポール系中国人の母のもとロンドンで育った彼は、4歳でチェスを始め、「チェスの神童」として知られ、8歳でプログラミングを独学し、13歳でグランドマスターの地位に達した。 ケンブリッジ大学をコンピューターサイエンスのダブル首席で卒業し、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンで認知神経科学の博士号を取得。

2014年、ディープマインドはグーグルに買収され、アルファベット傘下で独立運営される。 「2023年、DeepMindはGoogle Brainと合併し、ハサビスは統合されたGoogle DeepMindチームのCEOに昇格した。

ジョン・ジャンパー

DeepMind Technologiesのシニアリサーチサイエンティストで、AlphaFoldの筆頭著者。 シカゴ大学で博士号を取得。タンパク質のフォールディングとダイナミクスのモデル化にMLを用いることを研究テーマとし、2021年にはネイチャー誌の年間リストで「重要人物」トップ10に選出された。

デビッド・ベイカー

1962年米国ワシントン州シアトル生まれ。現在、ワシントン大学タンパク質デザイン研究所所長。 自然界に現れたことのない新しいタンパク質をゼロからデザインする技術の開発で2020年生命科学分野のブレークスルー賞を受賞。AIがタンパク質をゼロからデザインすることで抗体医薬の市場参入が期待される、タンパク質デザイン分野の「祖先」と呼ばれるDeepMindに先駆けて、初めて生成人工知能を用いて新しい抗体をゼロからデザインする提案を行った。 DeepMindよりも早くタンパク質の立体構造を予測・設計する手法、さらにはAlphaFoldよりも早くタンパク質構造設計アルゴリズム-RoseTTAFoldを設計した。

なぜタンパク質の折り畳みなのか？

人体の基本的な生命活動を支える物質であるタンパク質は、20個のアミノ酸がロザリオのようにつながって立体形状を形成しており、その形状そのものがタンパク質の機能を決定するため、タンパク質の形状の研究は医学の分野で常に人気のある方向性でした。

アルファフォールド以前は、これは実験的に行われていた。 タンパク質の結晶化は非常に難しく、膜タンパク質のように結晶化しないタンパク質もある。3次元構造を得てそれを可視化するためには、高価な電子顕微鏡やX線結晶分析装置を使って何ヶ月も、何年も費やさなければならない。 単一タンパク質のフォールディングを研究した博士号取得者は数知れない。

しかしAlphaFold2は、アミノ酸配列からタンパク質の立体構造を原子レベルの精度で直接予測することができ、50年の歴史の中で人類を悩ませてきたタンパク質フォールディングの課題を解決し、基本的な生物学的プロセスに関する人類の理解を急速に進め、創薬設計を容易にしたと考えられている。

2018年、DeepMindは第1世代のAlphaFoldを発表し、「タンパク質構造予測オリンピック」と呼ばれる第13回CASPコンペティションにおいて、43のタンパク質のうち25のタンパク質の最も正確な構造を予測することに成功し、他の97の競合他社を圧倒した。

2020年、DeepMindは幅広い分野のタンパク質構造を予測できるAlphaFold2を発表し、すでに2億以上のタンパク質の立体構造を予測しており、これは構造生物学における最も重要なマイルストーンとなる貢献であり、その後のタンパク質の構造と機能に関する研究、特にバイオ医薬品の推進にとって先駆的な意義を持つものである。 続いてAlphaFold-Multimerが登場し、タンパク質-タンパク質複合体の予測を進展させた。

2024年5月、Google DeepMindとIsomorphic Labsの研究チームによって導入されたAlphaFoldの次世代であるAlphaFold 3がNatureに掲載された。AlphaFold 3は、すべての生命分子（タンパク質、 DNA、RNA、リガンドなど）。 既存の予測手法と比較して、AlphaFold 3は、タンパク質が他の分子タイプと少なくとも50％良好に相互作用することを発見し、いくつかの重要な相互作用クラスでは予測精度が2倍になった。