AlphaFold 3（アルファフォールドスリー）
DeepMindが2024年に発表した第3世代タンパク質構造予測モデル。タンパク質だけでなくDNA・RNA・低分子化合物との複合体構造も予測可能。
AlphaFold 3とは
AlphaFold 3は、DeepMindとIsomorphic Labsが2024年5月に発表した科学発見AIの第3世代モデル。タンパク質構造予測に特化したAlphaFold 2から大幅に進化し、タンパク質・DNA・RNA・低分子化合物・イオンを含む生体分子複合体全体の3D構造を予測できる。
アーキテクチャの革新
従来のAlphaFold 2が採用していたIPA（Invariant Point Attention）を中心としたトランスフォーマーから、拡散モデル（Diffusion Model）ベースのアーキテクチャへと根本的に刷新された。
主要な技術要素:
- Pairformer: 残基ペア間相互作用を学習する改良型モジュール
- 拡散デコーダ: ノイズから原子座標を段階的に精緻化するDiffusion過程
- 統合入力表現: 配列・構造・化学的特性を統合したTokenization
- MSA表現の簡略化: AlphaFold 2より多重配列アラインメント（MSA）への依存を低減
AlphaFold 2との主な違い
対象分子はタンパク質のみ→タンパク質・DNA・RNA・低分子・イオン全対応へ。アーキテクチャはIPA Transformer→Diffusion Modelへ。複合体予測は限定的→ネイティブサポート。薬物設計は間接的→直接サポートへと進化した。
科学的インパクト
AlphaFold 3の登場により、タンパク質-リガンド結合予測の精度が従来手法（Glide・Schrodinger等）を大幅に上回り、構造ベース創薬（SBDD: Structure-Based Drug Design）のワークフローが変革されている。
主な応用領域:
- 創薬ターゲット同定: タンパク質の活性部位構造把握
- リード化合物最適化: 低分子リガンドとの結合親和性予測
- バイオマーカー研究: タンパク質複合体の機能解析
- 抗体設計: 抗体-抗原複合体の構造予測
- CRISPR設計: Cas9-gRNA-DNA三者複合体構造
アクセスと制限
AlphaFold 3はAlphaFold Serverとして無料公開されているが、商用利用制限（学術研究限定）が設けられており、製薬企業向けの商用版はIsomorphic Labsとのライセンス契約が必要。コードはGitHubで部分公開（推論コードのみ）。
技術的課題
- 確率的出力: 拡散モデルの性質上、同一入力でも異なる構造が生成される場合がある
- Hallucination: 存在しない化学結合や立体配置の生成リスク
- 特殊修飾残基: 非標準アミノ酸の予測精度が低い
関連モデルとエコシステム
- ESM-3（Meta）: 配列・構造・機能を統合した科学LLM
- OmegaFold: 単一配列からの構造予測に特化
- RoseTTAFold2: UW IPDによる独立開発モデル
- Chai-1: Isomorphic Labs系のオープンソース代替
- Boltz-1: MIT発のAlphaFold 3オープン再現実装
AlphaFold 3は単なる構造予測ツールを超え、AIによる科学発見（AI for Science）の象徴的存在として製薬・農業・材料科学など多分野での応用が期待されている。