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Journal of Clinical and Experimental Medicine Volume 296, Issue 1 （January 2026）

医学のあゆみ 296巻1号（2026年1月発行）

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第1土曜特集 AI×ビッグデータが実現する創薬DX

創薬計算技術　AlphaFoldとcryoTWIN AlphaFold and cryoTWIN 吉川和 ¹ , 河東孝 ¹ Hiyori YOSHIKAWA ¹ , Takashi KATO ¹ ¹富士通株式会社富士通研究所人工知能研究所キーワード： AlphaFold , cryoTWIN , 立体構造予測 Keyword: AlphaFold , cryoTWIN , 立体構造予測 pp.86-89

発行日 2026年1月3日 Published Date 2026/1/3

DOI https://doi.org/10.32118/ayu296010086

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　タンパク質の立体構造の正確な解明は，半世紀以上にわたって取り組まれてきた困難かつ重要な問題である．AlphaFoldの登場は，タンパク質の立体構造予測にブレークスルーを起こし，創薬計算の分野にも多大な影響を与えた．AlphaFoldは初代のモデルから最新のAlphaFold3に至るまで，最先端の深層学習の知見と構造生物学の知識を融合することで，複雑なタンパク質立体構造の正確な推定を実現している．AlphaFold3ではタンパク質の立体構造のみならず，低分子や核酸を含む複合体予測を扱えるようさらなる進歩を遂げている．一方で，生体内でのタンパク質の動きを捉える点においては，現状ではまだ課題がある．cryoTWINは深層学習を活用し，タンパク質が生体内で取りうる動きをエネルギー地形の形で表現することができる．これらの技術を組み合わせることで，立体構造予測の適用範囲の拡大と創薬における利用の加速が期待される．