機能性タンパク質設計用の機械学習

最近のAIの飛躍的な進歩は、タンパク質のアミノ酸配列や構造に関するデータの急速な蓄積と相まって、計算によるタンパク質設計を根本的に変化させた。新しい方法は、自然進化や実験室進化の制約から逃れ、バイオテクノロジーや医療に応用されるタンパク質の生成を加速させることが期待される。我々は、機械学習的手法の爆発的な多様性を理解するためのものとして、配列ラベル、構造ラベル、機能ラベルという3つの中核的なデータモダリティーの使用に基づいてモデルを分類する統一的な枠組みを紹介する。そして、酵素、抗体、ワクチン、ナノマシンなどの実際的な設計に関する新しい能力と未解決の課題について考察する。また、大規模アッセイから、よりロバストなベンチマーク、多層的な基盤モデル、強化されたサンプリング戦略、さらには実験室の自動化まで、この分野の将来を形作るトレンドにスポットを当てる。