マサチューセッツ工科大学（MIT）の科学者たちが最近、Boltz-1という強力なオープンソース人工知能モデルを発表しました。この革新的なモデルは、生物医学研究と医薬品開発を大幅に加速する可能性を秘めています。
Boltz-1は、生物分子の構造予測において、Google DeepMindのAlphaFold3と同等の高度なレベルに到達した、初の完全オープンソースモデルです。このモデルは、MIT Jameel機械学習ヘルスクリニックのチームによって開発され、主に大学院生のジェレミー・ウォルヴェンドとガブリエル・コルソが率い、MITの研究者であるサロ・パサロ、電気工学・コンピュータ科学教授のレジーナ・バズリーとトミー・ヤカラも協力しました。
12月5日の発表会で、ウォルヴェンドとコルソは、彼らの最終目標はグローバルな協力を促進し、科学的発見を加速させ、生物分子モデリングを進めるための堅牢なプラットフォームを提供することだと述べました。コルソは「これがコミュニティの出発点になることを願っています」と述べ、「Boltz-1」という名称は、コミュニティの参加を促す意図があると強調しました。
タンパク質はほとんどすべての生物学的プロセスにおいて重要な役割を果たしており、その形状は機能と密接に関連しています。そのため、タンパク質の構造を理解することは、新薬の設計や特定の機能を持つ新しいタンパク質のエンジニアリングに不可欠です。タンパク質の長鎖アミノ酸が三次元構造に折り畳まれる過程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、科学界が直面する大きな課題でした。
DeepMindのAlphaFold2は、機械学習を用いて3Dタンパク質構造を迅速かつ高精度に予測し、実験科学者も驚くほどの精度を達成しました。AlphaFold3はさらに改良を加え、生成AIモデルを採用しましたが、完全オープンソースではないため、科学界から批判を受けていました。そこで、MITの研究チームは、AlphaFold3の基本的な考え方を踏襲しつつ、モデルの精度と予測効率を向上させるためにBoltz-1の開発に着手しました。
研究チームは4ヶ月間、多くの実験を行い、タンパク質データバンクに見られる曖昧さと異質性という問題を克服しました。最終的に、彼らの実験は、Boltz-1が複雑な生物分子構造の予測においてAlphaFold3と同等の精度に達したことを示しました。
研究チームは、Boltz-1の性能向上と予測時間の短縮を継続していく予定です。また、研究者たちにGitHubでBoltz-1を試用し、Slackチャンネルを通じて他のユーザーと交流することを呼びかけています。研究チームは、Boltz-1がより広範な協力を促進し、コミュニティの創造的な応用を促すと期待しています。
プロジェクト:https://jclinic.mit.edu/democratizing-science-boltz-1/
要点：
🌍 Boltz-1は、AlphaFold3と同等の性能を持つ、初の完全オープンソースの生物分子構造予測モデルです。
🧬 このモデルの開発は、グローバルな協力を促進し、生物医学研究と医薬品開発を推進することを目的としています。
🔬 MITチームは、Boltz-1によってタンパク質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することを願っています。
