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IT House News は 8 月 22 日、テクノロジー メディアの The Decoder は昨日 (8 月 21 日) ブログ投稿を公開し、OpenAI の GPT-4 言語モデルが単純なアミノ酸とタンパク質構造を高精度でシミュレートできることがラトガース大学の研究で示されたと報告しました。

関連する研究結果は、「Scientific Reports」に掲載されました。科学研究​​チームは、GPT-4 AI 言語モデルを使用して、基本的な構造生物学のタスクにおけるパフォーマンスを調査しました。AIモデルは分子構造を正確に予測できることが判明した。

科学者らは GPT-4 に 20 種類の標準アミノ酸の三次元構造モデルを構築するよう依頼し、そのフィードバック結果で原子組成、結合長、角度を正確に予測しました。しかし、GPT-4 には環構造と立体化学的配置の間違いをシミュレートする際に問題がありました。

別の実験では、GPT-4 に共通のタンパク質構造要素である α-ヘリックスの構造をシミュレートするよう依頼しました。その結果得られたモデルは、実験的に決定された α-ヘリックスと同等でした。構造。

さらに、GPT-4 は、抗ウイルス薬ニルマトレルビルと SARS-CoV-2 の主要なプロテアーゼとの結合も分析します。このモデルは、結合に関与するアミノ酸を正確に特定し、相互作用する原子間の距離を正確に特定しました。

GPT-4 は構造生物学のタスク専用に開発されたものではないため、これらの機能は優れています。研究者らは、GPT-4のモデル化方法が不明瞭であると指摘した。トレーニング データ セットからの既存の原子座標を使用することも、構造を最初から再計算することもできます。明確な結論を導き出すには、さらに広範な研究が必要です。

研究者らは、AlphaFold 3 などの特殊な人工知能ツールはより複雑な構造を予測できると述べています。GPT-4 は、基本的な構造生物学のタスクを完了すると期待されています。このモデリング機能は現時点では初歩的なものであり、実用的な用途は限られています。

それでも研究チームは、この研究はこの技術を構造生物学に適用する前例となると述べている。研究者らは、生成人工知能の能力と限界についてさらなる研究を進め、構造生物学の分野を超えて他の潜在的な生命科学分野での AI 応用をさらに探求することを推奨しています。