マサチューセッツ工科大学 (MIT) の研究者は、生体分子構造の予測において Google DeepMind の AlphaFold3 と同じ精度を達成する、Boltz-1 と呼ばれる強力なオープンソース人工知能モデルをリリースしました。この画期的な進歩により、生物医学研究と医薬品開発のプロセスが大幅に加速され、世界の科学研究者にとってより便利で効率的なツールが提供されることが期待されています。また、Boltz-1 は完全にオープンソースであるため、より広範なコラボレーションとコミュニティの参加が促進され、科学的発見のペースがさらに高まります。
マサチューセッツ工科大学 (MIT) の科学者たちは最近、Boltz-1 と呼ばれる強力なオープンソース人工知能モデルをリリースしました。このイノベーションにより、生物医学研究と医薬品開発が大幅に加速されることが期待されます。
Boltz-1 は、生体分子構造予測において Google DeepMind の AlphaFold3 と同じ高度なレベルに達することができる初の完全にオープンソース モデルです。このモデルは、大学院生のジェレミー・ウルビンド氏とガブリエル・コルソ氏が率いるマサチューセッツ工科大学のジャミール機械学習健康クリニックのチームによって開発され、その中にはMITの研究者サロ・パッサロ氏、電気工学教授、コンピュータサイエンス教授のレジーナ・バーズリー氏とトミー・アカラ氏が含まれている。
12月5日の発表会で、ウォールウィンドとコルソは、最終的な目標は世界的な協力を促進し、科学的発見を加速し、生体分子モデリングを前進させるための堅牢なプラットフォームを提供することであると述べた。 「これがコミュニティの出発点になれば幸いです」とコルソ氏は述べ、「Boltz」ではなく「Boltz-1」というネーミングはコミュニティの参加を促す意図があると強調した。
タンパク質はほぼすべての生物学的プロセスで重要な役割を果たしており、タンパク質の形状はその機能と密接に関係しているため、タンパク質の構造を理解することは、新薬を設計したり、特定の機能を備えた新しいタンパク質を操作したりするために非常に重要です。タンパク質内のアミノ酸の長い鎖を折り畳んで三次元構造にするプロセスは非常に複雑であるため、その構造を正確に予測することは科学界にとって常に大きな課題でした。
DeepMind の AlphaFold2 は、機械学習を使用して、実験科学者が構造を区別するのが難しいほどの高精度でタンパク質の 3D 構造を迅速に予測します。 AlphaFold3 はこれをベースに改良し、生成 AI モデルを採用しましたが、完全なオープンソースではなかったため、科学界から批判を受けました。そこで、MIT の研究チームは、AlphaFold3 の基本的な考え方に従い、モデルの精度と予測効率を向上させるためにこれに基づいて改良を加えた、Boltz-1 の開発に着手しました。
研究チームは、タンパク質データバンクで遭遇する曖昧さと不均一性の問題を克服するために、4 か月を費やして複数の実験を実施しました。最終的に、彼らの実験は、Boltz-1 が複雑な生体分子の構造を予測する際に AlphaFold3 と同じ精度を達成したことを示しました。
研究者らは今後もBoltz-1の性能向上と予測時間の短縮を計画している。また、GitHub で Voltz-1 を試したり、Slack チャネルを通じて他のユーザーとコミュニケーションしたりするよう研究者を招待しています。研究チームは、Boltz-1 がより広範なコラボレーションを促進し、コミュニティでの創造的なアプリケーションを刺激することを期待しています。
プロジェクト: https://jclinic.mit.edu/democratizing-science-boltz-1/
ハイライト:
Boltz-1 は、AlphaFold3 と同等のパフォーマンスを実現する初の完全にオープンソースの生体分子構造予測モデルです。
このモデルは、世界的な協力を促進し、生物医学研究と医薬品開発を前進させるために開発されました。
MIT チームは、Boltz-1 を使用してタンパク質の構造予測を簡素化し、より多くの研究者がこの強力なツールを使用できるようにしたいと考えています。
ボルツ 1 のオープンソースの性質により、生物医学研究の敷居が低くなり、世界中の科学者に強力なツールが提供され、医薬品開発プロセスが加速されます。 MIT チームのこの貢献は、間違いなく将来の生物医学研究に大きな影響を与えるでしょう。 私たちは、Boltz-1 が将来のアプリケーションでさらなるブレークスルーを達成することを期待しています。