【バイオ × 生成AI】タンパク質の設計を倍速にする生成AI サービス：Cradle
通常、新たな機能・特性を持つタンパク質の生成には、多くの時間と膨大な回数の試行錯誤が必要になります。こちらのサイトでも、「タンパク質の構造を実験によって決定するには、多くの時間と費用がかかる」と書かれています。
タンパク質の設計や発見に時間がかかる理由としては様々挙げられますが、わかりやすい例がJAXAによる下記の記事で取り上げられています。
タンパク質の研究はなぜ大切？
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私たちは頭が痛くなったり、熱が出たりすると、薬を飲みます。薬の役割は、体内のタンパク質に結合して、タンパク質の働きを調節することなのです。
しかし、私たちの体内には10万種ものタンパク質が存在しているため、せっかく標的のタンパク質を上手く調節する分子が見つかっても、病気とは無関係の他のタンパク質にも結合できるようだと、他の機能が阻害され身体に悪影響が出てしまいます。数あるタンパク質のうちから、ある特定のものだけを狙って結合し、しかも機能も調節できる分子を探すというのは非常に大変な作業です。
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上記の例は医薬品開発の文脈におけるタンパク質の研究の大変さを表していますが、生命現象の解明や産業用酵素の開発においても同様のことが言えます。
どういうタンパク質配列の並びで、どういった条件が揃った時に特定の現象が生じるのかを解明し、それによる影響範囲を調べて問題がないかを確認する、という作業は、多くの実験回数を要する作業です。
今回は、生成AIに基本的なタンパク質工学の知識を学習させ、設定条件と実験結果から、仮説構築と検証をスピーディに回すことができるサービス、「Cradle」を紹介します。
Cradleの概要
Cradleはオランダのアムステルダムとスイスのチューリッヒに拠点を置く、バイオテックスタートアップです。
CEOのStef van Grieken氏は、Google Research & Machine Intelligence でシニアプロダクトマネージャーを務めていた経験があり、機械学習のスペシャリストでもあります。
Cradleは2023年11月末、シリーズAラウンドで2,400万ドル（約35億円）の資金調達を行いました。この資金は、機械学習エンジニアチームやバイオテクノロジーチームの拡大に加え、アムステルダムに追加の実験室とエンジニアリング施設を建設するために使用されるようです。（引用：https://www.cradle.bio/blog/cradle-raises-24m-series-a-and-signs-partnerships-with-industry-leaders ）
Cradlはすでに10を超えるプロジェクトを実施している最中とのことですが、その中の大口顧客としてJohnson&Johnsonやnovozymesといった大手医薬品企業も存在しており、Cradleの持つ技術は大手企業からも注目されていると言えます。
Cradleの機能
Cradleのサービスページでは、いくつかの機能が紹介されています。
トップページでは「推測に頼らないタンパク質のエンジニアリング」とキャッチコピーが記載されており、その下にはターゲットとなるタンパク質配列・安定性・活動範囲を指定することで、バリアント（タンパク質の並びが変異したもの）の作成を体験できるような仮想デモがあります。
また、タンパク質と一口に言っても、Cradleは酵素・ペプチド・ワクチン・抗体など、様々な用途に使用できます。その使い方は機械学習に精通していない人でもわかりやすいようにWebベースで設計されており、メインの機能は以下の4ステップのみで構成されています。
1.アッセイと目的を設定する
プロジェクトを成功させるために、何を測定するかや、その測定値をどのように活用するのが目的かをCradleに入力する。（アッセイ… 実験対象の存在、量、または機能的な活性や反応を、定性的に評価、または定量的に測定する方法のこと）
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続きはこちらのメディアに記載しています。
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