AlphaFold2 とは
2020年DeepMind社が発表した「AlphaFold2」はディープラーニングを用いて、わずかな時間でアミノ酸配列からそのタンパク質の立体構造を極めて高い精度で予測できることを示しました。
この予測技術は生命科学全般の研究に大きな影響を与え2024年AlphaFold2を開発したデビッド・ベーカー氏、デミス・ハサビス氏、ジョン・ジャンパー氏の3氏にノーベル化学賞が贈られました。
Global Distance Test（GDT）スコア
計算で予測したタンパク質立体構造と実験結果の一致度合
CAPS (Critical Assessment of protein Structure Prediction)が予測精度の測定に使用する主な指標は、範囲0~100のGDTです。CAPS14（2020年）において、AlphaFold2は、87.0GDTの中央値スコアを達成しました。
◀フリーモデリングカテゴリ
のタンパク質ターゲットの
2つの例。
AlphaFoldは、実験結果に
対して非常に高精度な構造
を予測します。
出展
AlphaFold: a solution to a 50-year-old grand challenge in biology より
