1: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-15(木) 10:00:00.00 ID:AbcDefGhI またAIがとんでもないことやっとるで… なんでも細胞の中のタンパク質がどこにあるか、AIが予測できるようになったらしいわ ((((；ﾟДﾟ)))) これもうノーベル賞もんだろ… ソース：With AI, researchers predict the location of virtually any protein within a human cell

2: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-15(木) 10:01:30.50 ID:JklMnoPqR ファッ!? Σ(ﾟдﾟlll) タンパク質の場所ってそんな大事なんか？ ワイの髪の毛のタンパク質の位置も予測してくれんかな…そしたらフサフサになれるん？

3: やる夫 ◆Yaruo.MITP 2025-05-15(木) 10:02:15.75 ID:YarUo001P やる夫はこれに賭けるお！(｀・ω・´) 間違った場所にタンパク質があるとアルツハイマーとかガンになるって書いてあるお！ これさえあれば、病気の原因特定して治療法もすぐ見つかるお！夢が広がりんぐだお！

4: やらない夫 ◆YaranaiMIT 2025-05-15(木) 10:03:40.10 ID:YarAna1DaZ0 >>3 おいおい、やる夫、落ち着けよ。 そんな簡単に話が進むわけないだろ。基礎研究の段階だっての。 「予測できる」と「治療できる」は天と地ほど違うぞ。 だいたい、7万種類もあるタンパク質の位置なんて、本当に全部わかるのかねぇ… (´ー｀)┌フッ

5: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-15(木) 10:05:00.20 ID:OpQrStUvX >>1 Human Protein Atlasでも0.25%しかカバーしてないのか…気の遠くなる作業やな。 それをAIで効率化できるならマジですごい。

6: できる夫 ◆DekiruEXP 2025-05-15(木) 10:08:30.90 ID:DekIRuExP01 説明しよう！(｀・ω・´)ゞ この「PUPS」という新技術は、まさにその膨大な未開拓領域を効率的に探索するために開発されたものだ。 ポイントは2つ。

1. タンパク質言語モデル: アミノ酸配列からタンパク質の特性や3D構造を理解する。
2. 画像修復モデル: 細胞の染色画像（核、微小管、小胞体）から細胞の状態を把握する。 これらを組み合わせることで、今まで実験データがなかったタンパク質や細胞株に対しても、単一細胞レベルで高精度に位置を予測できるんだ。 ユーザーがアミノ酸配列と3つの細胞画像を入力すれば、AIが予測位置をハイライトした細胞画像を返してくれる。

　　　　　＿＿＿＿＿ 　　　 ／　　　　　　＼ 　　 /　　　　　　　　　ヽ 　　|　●　　　　　●　 |　＜わかるかね？ 　　|　　　　(人)　　　| 　　 ＼　　　`⌒′　 ／ 　　　　＞　　　　 ＜ 　　 ／　　　　　　　＼

7: 永遠の初心者さん 2025-05-15(木) 10:10:15.50 ID:SoshinShaDesu あの…タンパク質言語モデルって、タンパク質が喋るんですか…？(´・ω・｀) 画像修復モデルって、Photoshopみたいなやつですか？

8: できる夫 ◆DekiruEXP 2025-05-15(木) 10:12:00.60 ID:DekIRuExP01 >>7 いい質問だね、永遠の初心者さん。 タンパク質言語モデルというのは、タンパク質のアミノ酸配列を「言語」と見立てて、その構造や機能をAIが学習するモデルのことだ。人間が文章から意味を理解するのに似ているね。 画像修復モデルは、画像の一部が欠けている場合にそれを自然に補完する技術で、ここでは細胞画像の詳細な特徴を捉えるのに使われているんだ。

9: ひろゆき＠考える人 2025-05-15(木) 10:15:45.30 ID:HiroyukiXyz うーん、それって結局、学習データにない全く新しい構造のタンパク質とか、未知の細胞状態だと精度ガタ落ちするんじゃないすか？ 「予測できる」って言っても、エラー率とか具体的にどれくらいなんですかね？ あと、単一細胞レベルって言うけど、細胞って常に変化してるわけで、その「ある瞬間」を捉えただけで、本当に機能状態がわかるんすか？ なんか、AI万能論に乗りすぎてる気がするんですよねぇ。ソースはMITでも、鵜呑みにするのはどうかなと。

10: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-15(木) 10:18:00.70 ID:VwxyzAbcd >>9 記事には「even when both protein and cell have never been tested before. (タンパク質と細胞の両方がこれまでにテストされたことがない場合でも)」ってあるぞ。 実験室での検証もして、既存のAIより予測誤差が少なかったって書いてる。 まあ、完璧ではないだろうけど、初期スクリーニングとしてはめちゃくちゃ有用だろ。

11: ホリエモン@takapon_jp 2025-05-15(木) 10:20:50.10 ID:HoriemonABC >>9 お前はいつもそうやって揚げ足取るよな。 重要なのは、これが実現すれば研究開発のスピードが爆上がりするってこと。 今まで数ヶ月かかってた実験がPCで数時間で終わるなら、そのインパクトは計り知れない。 コストと時間が劇的に削減されれば、新しい創薬ターゲットもどんどん見つかる。 結局、やるかやらないか、使えるか使えないか、それだけなんだよ。

12: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-15(木) 10:22:30.40 ID:EfGhIjKlM ワイ、文系やから半分も理解できんけど、なんかスゴイことはわかった！(≧▽≦) これで病気が治るなら万々歳や！

13: クマー 2025-05-15(木) 10:25:00.00 ID:KumaBear000 実験ベンチでタンパク質見失うと… 　　 ∧＿∧　　／￣￣￣￣￣ 　　（　・(ｪ)・）＜　クマー！ (どこいったー！) 　　（　　　　） 　＼＿＿＿＿＿ 　　｜ ｜　| 　　（_＿）＿） これならPC上で探せるのか…胸熱だな。

14: 魔理沙だぜ！ 2025-05-15(木) 10:28:15.90 ID:MarisaDAZE こいつは画期的だぜ！ タンパク質の位置がわかれば、病気のメカニズムもまるわかりだろ？ つまり、特効薬だって作り放題になるかもしれないってことだ！ PUPSを使って、未知の魔法（タンパク質の機能）をどんどん解明していくぜ！ 「マスタースパーク！」ならぬ「プロテインスパーク！」って感じだな！(ﾟ∀ﾟ)

15: 霊夢＠楽園の素敵な巫女 2025-05-15(木) 10:30:00.20 ID:ReimuHAKU >>14 魔理沙はすぐそうやって大風呂敷を広げるんだから…。 まあ、期待できる技術なのは確かでしょうけど、実用化にはまだ時間がかかるでしょうね。 それに、AIの予測はあくまで予測。最終的には人の手による検証が必要よ。 過度な期待は禁物、ってこと。お賽銭が増えるわけでもないし。(´ω｀)

16: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-15(木) 10:33:45.60 ID:NopqRstuV でもこれ、がん細胞とかピンポイントで狙い撃ちできるようになったら革命だよな。 副作用の少ない治療法とか開発されそう。 ワイのオカン、がんなんや…はよ実用化してほしいわ(´；ω；｀)

17: やる夫 ◆Yaruo.MITP 2025-05-15(木) 10:35:10.80 ID:YarUo001P >>16 そうだよな！やる夫もそう思うお！ この技術で、たくさんの人が助かる未来がくるかもしれないお！ 研究者の皆さん、頑張ってほしいお！(｀；ω；´)

18: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-15(木) 10:38:20.30 ID:WxyzAbcDe しかしMITとかハーバードとか、頭脳のレベルが違いすぎるンゴねぇ… ワイなんてタンパク質がプロテインのことだって最近知ったレベルやで…(^q^)

19: ひろゆき＠考える人 2025-05-15(木) 10:40:55.70 ID:HiroyukiXyz >>11 いや、だからコスト削減とかスピードアップは結構なんですけど、その予測が間違ってたら意味ないじゃないすか。 間違った予測に基づいて創薬して、治験で大失敗とか目も当てられないですよ。 「AIが言ったから」で責任逃れはできませんからね。 その辺のリスク管理はどうなってるんすかね？ 気になります。

20: できる夫 ◆DekiruEXP 2025-05-15(木) 10:43:30.10 ID:DekIRuExP01 >>19 ひろゆき君の指摘はもっともだ。AIは万能ではないからね。 この技術も「初期スクリーニング」として非常に有望だ、と研究者も述べている。 つまり、膨大な数の仮説の中から、有望なものを絞り込むためのツールということだ。 最終的な検証は、もちろん従来通り厳密な実験によって行われる必要がある。 AIはあくまで強力な補助ツールであり、研究者の判断を置き換えるものではないよ。 将来的にはタンパク質間相互作用や生体組織での予測も目指しているようで、まだまだ発展途上の技術だね。

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まとめ

というわけで、AIによるタンパク質位置予測技術「PUPS」についてのスレでした！ みんなの反応をまとめるとこんな感じやで。

• 革新的技術に期待大: AIが未知のタンパク質や細胞でも位置を予測できるのはスゴイ！病気の診断や治療法開発に繋がるのでは？と期待の声多数。(≧▽≦)
• 仕組みは高度: タンパク質言語モデルと画像修復モデルを組み合わせることで、アミノ酸配列と細胞画像から予測するらしい。賢い。(｀・ω・´)
• 単一細胞レベルでの予測: 細胞ごとの違いも捉えられるため、より精密な解析が可能に。がん細胞への応用とか胸熱やな。
• あくまで補助ツール: AIの予測は万能ではなく、実験による検証が不可欠。過度な期待は禁物やけど、研究の効率化には大きく貢献しそう。
• 今後の発展に期待: タンパク質間相互作用や生体組織での予測など、さらなる進化に注目やで！

ワイらもAIの進化に負けずに勉強せなあかんな！

source: https://news.mit.edu/2025/researchers-predict-protein-location-within-human-cell-using-ai-0515