アミノ酸が組み合わさってできるたんぱく質は、その立体構造によって機能が決まる。無数にあるアミノ酸の配列からたんぱく質の立体構造を予測したり、従来にないたんぱく質を設計したりすることができれば、狙った働きを持つ医薬品やワクチンなどの開発に役立つ。

　ベイカー氏は、目的のたんぱく質を生み出すアミノ酸配列を提案するソフトウエアを発表した。深層学習（ディープラーニング）を導入した囲碁AI「アルファ碁」の開発者で知られるハサビス氏は、ジャンパー氏とともに、たんぱく質の構造を極めて高精度に予測するAIモデル「アルファフォールド2」を開発した。


AIの影響力の大きさ浮き彫りに
　8日に発表されたノーベル物理学賞では、深層学習につながる「人工ニューラルネットワークによる機械学習」の基礎を築いた元グーグル副社長でカナダ・トロント大のジェフリー・ヒントン名誉教授（76）らが受賞しており、科学研究へのAIの影響力の大きさが改めて浮き彫りになった。授賞式は12月10日にストックホルムで開かれる。賞金は1100万スウェーデンクローナ（約1億6000万円）。