次期パンデミックに備えAIが2800種以上ウイルスタンパク質構造公開

NVIDIAとGoogle DeepMind、EMBL-EBIら国際研究コンソーシアムは次期パンデミックに備え、2,800種以上のウイルスタンパク質複合体の3次元構造予測データを一般公開した。同データはAlphaFoldデータベースに追加され世界中の研究者が無料で利用可能である。予測処理にはAlphaFold2をNVIDIA BioNeMo推論ランタイムで最適化しGPUによる大量並列推論を実現。NVIDIAは構造予測パイプラインも公開し、独自のターゲット解析を高速化できる環境を提供した。 公開データのうち約30％は既存データベースに未記録の新規相互作用でありワクチンや治療薬開発の新たな基盤となる。タンパク質は複合体として機能するためその構造解明が不可欠だが従来のX線結晶構造解析は高コストかつ数年以上を要していた。AI予測により分単位で構造決定が可能になり実験的検証を伴う仮説生成のエンジンとして機能する。 本プロジェクトはCEPIやソウル国立大学、成均館大学、スイス生命情報研究所、グラスゴー大学などが参加する国際連携による。発表はニューヨークでの国連総会関連会議に合わせておりグローバルなパンデミック準備議論を後押しする。Google DeepMindとEMBL-EBIの関係者はデータ公開が新興感染症の診断・治療開発や資源制約下の研究環境に不可欠であると強調。グラスゴー大学ジョー・グローブ教授は事前の構造知識蓄積が次期パンデミック対応の鍵となると指摘する。 AlphaFoldデータベースは今回2億6,000万件以上の予測構造を蓄積し信頼度ラベルを付与して実用性を高めた。今回のオープンサイエンスの取り組みはパンデミック発生時への即応体制を整えグローバルなバイオ研究の加速に寄与すると期待されている。