AlphaFold
DeepMindのチームによると、2020年度版(AlphaFold 2, 2020)は、2018年にCASP 13を受賞したオリジナルバージョン(AlphaFold 1)とは大きく異なるという。
チームは、パターン認識から導き出されたガイドポテンシャルと物理学に基づくエネルギーポテンシャルを組み合わせた以前のアプローチでは、主鎖に沿って離れた残基間の相互作用と比較して、配列内で近くにある残基間の相互作用を過剰に考慮する傾向があることを確認していた。その結果、AlphaFold 1では、現実のものよりもわずかに二次構造(αヘリックスとβシート)が多いモデルを好む傾向があった(過学習の一形態)。
AlphaFold 1で使用されたソフトウェア設計には、それぞれが別々に訓練された多数のモジュールが含まれ、それらはガイドポテンシャルを生成するために使用され、次に、物理学に基づいたエネルギーポテンシャルと結合されていた。AlphaFold 2では、これをパターン認識に完全に基づいた単一の微分可能なエンドツーエンドモデルに結合されたサブネットワークのシステムに置き換え、単一の統合構造として統合された方法で学習された。AMBERモデルに基づくエネルギー精密化の形での局所的物理は、ニューラルネットワークの予測が収束した後、最終的な精密化段階としてのみ適用され、予測された構造をわずかに調整するだけである。
2020システムの重要な部分は2つのモジュールであり、トランスフォーマー設計に基づいていると考えられている。これらのモジュールは、タンパク質のアミノ酸残基間の各関係(グラフ理論用語では「エッジ」) 、および入力配列アラインメントの各アミノ酸位置と各異なる配列との間の各関係について、情報のベクトルを段階的に洗練させるために使用される。
このプログラムは、CASPのグローバル距離テスト (GDT) において、約3分の2のタンパク質について90以上のスコアを獲得した。これは計算プログラムが予測した構造がラボ実験で決定された構造と類似している度合いを測定するテストで、GDTの計算に使用される距離のカットオフの範囲内で100が完全な一致である。
CASPでのAlphaFold 2の結果は「驚異的」であり、変革的なものであると評された。一部の研究者は、AlphaFoldチームが独立した検証と再実装のためにこの手法を公開していないことを批判し、その成功の理由を理解する必要があると指摘している。それにもかかわらず、この技術的な成果は広く敬意が払われてきた。
2021年6月18日 (2021-06-18)現在、DeepMindのCEOデミス・ハサビスは、AlphaFold 2を説明するために、完全な手法を説明した論文が書き上げられ、公開前のピア・レビューが行われていると発表した。論文にはオープンソースのコードが付属し、「科学コミュニティのためのAlphaFoldへの幅広いフリーアクセス」ができるようになる予定である。
Andrew W. Senior et al (December 2019), "Protein structure prediction using multiple deep neural networks in the 13th Critical Assessment of Protein Structure Prediction (CASP13)", Proteins: Structure, Function, Bioinformatics 87(12) 1141-1148 doi:10.1002/prot.25834
Andrew W. Senior et al (15 January 2020), "Improved protein structure prediction using potentials from deep learning", Nature 577 706–710 doi:10.1038/s41586-019-1923-7
John Jumper et al (December 2020), "High Accuracy Protein Structure Prediction Using Deep Learning", in Fourteenth Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction (Abstract Book), pp. 22–24
John Jumper et al. (December 2020), "AlphaFold2". Presentation given at CASP 14.