AlphaFold2（２）

 AlphaFold2（１）からの続き

再びAlphaFold2が話題になっていたのでなにかと思ったら，「米Alphabet傘下の英DeepMindが、遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を解析するAI「AlphaFold v2.0」（以下AlphaFold2）をGitHub上で無償公開し、ネット上で注目を集めている」ということだった。

AlphaFold2解体新書をみれば詳細がわかりそうな気がする。論文は，Highly accurate protein structure prediction with AlphaFoldであり，実装が，alphafold@github となっている。ただし，実際にインストールしようとすると，最低でも，2.5TB以上のSSD/HDD容量 (必須)，CUDA11に対応しているNVIDIA製GPU（推奨），大容量（32GB以上）のRAM（推奨）が必要なので素人は手を出してはいけません。

大学に進学するとき，第１志望を物理学科，第２志望を生物学科にしたほど，生物学というか生命科学がこれからは重要だという認識があった。大学の教養部では巌佐耕三先生の生物学を履修した。AlphaFold2のニュースから阪大で受けた生物学の授業が連想された。その授業の先生の名前が思い出せなくて調べていたら，巌佐耕三先生だったということがわかったが，2017年に亡くなられていた（阪大理生物同窓会誌 Vol. 14 2017）。

筑摩書房の「生物学のすすめ」をテキストとしていた巌佐先生の授業でたたきこまれたのが，生物の本質が，DNA/RNAからアミノ酸配列（１次構造）が定まり，これからタンパク質の立体構造（３次構造）が決まって様々な生理機能を果たすということに依拠しているということだった。

つまり，ゲノム配列を簡単に求められるようになった時代に，それからタンパク質の立体構造を容易に推定できることの重要性がどれほどのものかということだろう。

それにしても，物理科学も生物科学も機械学習全盛の時代に相転移しつつある。