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タンパク質は、アミノ酸配列により決定されます。しかし、医薬品としての評価を見るためには単なる配列を知るだけでは不十分で、配列を知ったうえで、どのような形態(立体構造)をもっているかを知る必要があります。カギがカギ穴にすっぽり入るためには、固有の立体構造が必要なのと同じです。
タンパク質の立体構造を知ることが、抗原-抗体を利用する創薬研究の第一歩になります。従来はタンパク質にX線を当てて反射させ、コンピューターで立体構造を割り出す方法がとられていましたが、ここにも課題があります。
X線を反射させるためには「固体」である必要があるため、まずはタンパク質の結晶を作らなければなりませんが、タンパク質はそう簡単に結晶になってくれません。溶媒や温度などの条件を変えて作業を試みますが、総当たりのようなローテク作業を強いられ、運次第のところがあります。非常に時間がかかりますし、頑張ってもできてくれないかもしれません。
Google DeepMindの新発表は、結晶を作成できなくても、おそらくアミノ酸またはその構成単位である分子の引力から合理的に作られうる「立体構造」を計算により導くというものでしょう。応用範囲の極めて広い技術です。実用レベルで使えるなら、特に難病領域の新薬開発に革命をもたらす可能性があります。
数しれない応用分野それぞれでの人類への潜在的貢献度のみから言えば、ノーベル賞並みのimpactだと思うんですが、贔屓目でしょうかねぇ クワシイ方オシエテ
ご参考
https://newspicks.com/news/5429846?ref=user_1506052
遺伝子から転写された紐状のタンパク質は、分子同士がお互いに引き寄せあってある種の立体構造に変形する。