Googleの子会社として機能する人工知能研究所でした。Inc.の完全子会社になりました。DeepMindになっています。拠点は、イギリスのロンドンです。タンパク質の構造は、その機能を決定しています。アミノ酸配列のみに基づいてタンパク質が採用する三次元構造を予測することは、50年以上にわたって重要な研究課題でした。AlphaFoldは、類似の構造が知られていない場合でも、原子レベルに近い精度でタンパク質構造を予測することができる、DeepMindが開発したAIシステムです。AlphaFoldでは、ディープラーニングを用いて、入力された特徴量を処理し、距離マップを推定しています。2021に選ばれています。この手法は、構造生物学のコミュニティに衝撃を与え、この分野の流れを大きく変えました。予測された構造に基づく仮説を検証する等のために実験は依然として不可欠ですが、タンパク質構造予測のためのディープラーニングベースのアプローチは、タンパク質の複雑でダイナミックな挙動を理解する上で、新たな可能性を切り開きました。AlphaFoldは、少なくとも2億個のタンパク質の三次元形状を正確に予測しました。これは、4億年分の研究に相当します。100万人を超える科学者がAlphaFoldを使用したと発表されています。https://twitter.com/Google/status/1656361526092001300日本国内の特許出願状況ディープマインド・テクノロジーズを出願人とするタンパク質に関する特許出願として、日本国内では、4件の特許出願が見つかりました。特表2022-501696特願2021-509217「品質スコアの勾配を使用した反復的なタンパク質構造予測」そのうち3件は、出願日が同一であり、国際段階から日本へ国内移行された特許出願です。残りの1件は、特願2021-509152(特許7128346)の分割出願です。分割出願の出願日は、特願2021-509152の特許査定後です。この特許出願を含むパテントファミリーは特に重要であると出願人等が認識している可能性があります。前記複数の距離マップクロップを使用して、前記所与のタンパク質に対する前記距離マップを生成するステップとを備える、コンピュータで実施される方法。【請求項23】1つまたは複数のコンピュータと、前記1つまたは複数のコンピュータによって実行されると、前記1つまたは複数のコンピュータに請求項1から19および22のいずれか一項に記載の方法の動作を実行させる命令を記憶した1つまたは複数の記憶デバイスとを備える、システム。【請求項24】1つまたは複数のコンピュータによって実行されると、前記1つまたは複数のコンピュータに、請求項1から19および22のいずれか一項に記載の方法の動作を実行させる命令を記憶した、1つまたは複数のコンピュータ記憶媒体。7つのステップお問い合わせお問い合わせは無料です。ご質問などございましたら安心してご連絡ください。専門性の高いの人々に選ばれています。複数の特許出願及び複数の特許権から構成される特許網が総合的に最善となるように管理を行うパテントポートフォリオマネジメント(特許ポートフォリオマネジメント)を扱う特許事務所でもあります。アーウェル国際特許事務所を通じて、化学分野などにおいて、国内だけでなく、米国、欧州、アジアなどの外国でも、意義の大きい、特許出願及び特許権の取得を行うことができます。