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開発の過程では、すでに知られている生体内の分子構造のデータをAIに学習させた。X線や顕微鏡で分子構造などを特定する場合は数カ月から数年かかっていたが、AIを用いれば瞬時に予測できる。

狙うのは創薬への応用だ。グーグルディープマインドのデミス・ハサビス最高経営責任者（CEO）は記者会見で「新薬の発見のプロセスを飛躍的に速くできる」と強調した。

ヒトの体内では無数のたんぱく質が働いているが、正常に機能しないと病気の原因になることがある。がんなどの治療に使われる医薬品の多くは、病気に関わる特定のたんぱく質に作用することで効果を発揮する。

グーグルの技術を使えば病気に関わる分子の解明や、その分子に作用する化合物を見つけるプロセスを短縮できる。その後、実際に薬ができあがるまでには効果や安全性を調べる動物実験や臨床試験（治験）などが必要となる。

2016年に研究が始まったアルファフォールドはもともと、アミノ酸の配列からたんぱく質の立体構造を予測するAIとして開発された。成果はすでに高い評価を受けており、開発を主導したハサビス氏らは米ラスカー賞や米ブレークスルー賞など権威ある賞を立て続けに受賞してきた。ノーベル賞の有力候補とも目されている。

AI研究におけるグーグルディープマインドの実力は折り紙つきだ。16年に囲碁のトップ級棋士を破ったAI「アルファ碁」の開発などで知られる。ハサビス氏は現在、グーグル全体のAI開発を統括する。

グーグルディープマインドはアルファフォールド3の開発にあたって、最先端の生成AIの技術を取り入れた。DNAなどを含めて分子が複雑に組み合わさる立体構造を予測できるようになり、病気のメカニズムや薬の作用をより詳しく調べられるとしている。

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グーグルディープマインドは従来もアルファフォールドの技術を公開して大学などの研究に利用できるようにしてきた。新型の開発によって利便性を高め、より幅広い利用を促す。ハサビス氏は「無料のAIツールとして自由に使用することができる」と述べた。

製薬会社との連携に向け、グーグル親会社のアルファベットは21年に創薬スタートアップを設立済みだ。24年1月には米イーライ・リリーやスイスのノバルティスとの提携を発表した。アルファフォールド3の活用を含めて協力する。

AIを用いた創薬は多くの企業や大学がしのぎを削る。たんぱく質の構造予測の研究は米ワシントン大学なども手がける。富士通と理化学研究所が生成AIの活用に乗り出すなど多様なアプローチが登場しており、競争を通じて画期的な技術が生まれるとの期待が高まっている。