IT之家 10月16日の報道によると、現在の抗生物質耐性問題が深刻化しており、世界中で新種の抗生物質が緊急に必要とされている。しかし、新薬の研究開発は通常遅く、手間も多い。Googleが提供するGoogle Antigravityスマート開発プラットフォームは、このプロセスを効率的に簡素化することができる。
Google Antigravityは、インテリジェントな科学ワークステーションを提供し、生物学者が潜在的標的を迅速に発見し、構造を評価し、選択することを支援します。これにより、以前は複数のデータベースを跨いで行う必要があった分散した検索を、一度のセッションで実施できます。このプラットフォームはまた、ProtNLMモデルを利用して、UniProtデータベース内の数百万の未記載のタンパク質を研究者がスキャンするのを助けます。このモデルは、アミノ酸配列から直接生物学的機能を予測できます。
研究者たちはGoogle Antigravityを利用して、新種の抗菌ペプチド候補分子を発見しました。この分子が呼吸器感染の病原体に対して活性を持つと予測されており、現在その候補分子について湿潤実験室での検証が行われています。
ITホームズがボウウェンによる情報を引用して言うに、抗菌ペプチド、特にバクテリオシンは、伝統的な抗生物質の有望な代替品である。この種の物質は、細菌の基本的な弱点を標的とする能力を自然に獲得しているため、病原体が耐性を持つことは難しい。現在、世界的なデータベースには数十億個の天然アミノ酸配列が蓄積されているが、多くの配列の機能は記載されておらず、「暗黒物質」の状態にある。
グーグルが開発したProtNLM深層学習モデルは、アミノ酸配列の進化「文法」を直接読み取ることができ、元のタンパク質配列から直接生物機能を予測し、多数のUniProtエントリに高信頼度の機能ラベルを付与しています。
アンティグラビティプラットフォームにおいて、研究者とAIスマートアイドルが協力して研究を行う。研究者は生物学的目標を設定し、研究戦略を管理する一方、スマートアイドルはデータベース間の調整、構造分析、文献の統合などの重労働を担当する。このモデルにより、数日かかる分散したデータベースの選定作業が一度の協力セッションに短縮され、生物学的研究のハードルが大幅に下がった。
プラットフォームには、Biomolecular Structure Viewerという3次元可視化ツールが内蔵されており、研究者とスマートアイドルは共有された3D画布上で協力することができます。スマートアイドルはAlphaFoldデータベースから構造を取得し、可視化を動的に制御して重要な機能領域を強調します。研究者も3D空間内で興味のある領域をマークしたり、スマートアイドルに質問を投げかけたりすることで、構造に基づくインタラクティブな研究を実現できます。
かつてこのような研究開発作業では、分散した専門ソフトウェアに依存する必要がありましたが、Google Antigravityは完全な科学推理プロセスを一箇所に統合し、研究者が広大な生物検索空間をより効率的に探索し、高信頼度の候補分子を選び出すことを支援します。これにより、科学者はより多くの時間を高品質な仮説検証や実験研究に投じることができるようになります。
