目次：
- 導入
- ProteinGPTとは
- ProteinGPTとオープンソースモデルの比較
- ProteinGPTが生む利益
- まとめ
- 参考文献
１．導入
タンパク質は生命の基盤となる分子であり、その構造と機能の理解は、医薬品開発や生物学的研究の重要な要素です。しかし、これまでのタンパク質解析は、実験データの解析や文献検索などに多大な時間と労力を要していました。そこで登場したのが、「ProteinGPT」というマルチモーダル大規模言語モデル（LLM）です。このモデルは、タンパク質の配列や構造に基づいて詳細な解析を行い、自然言語で質問に応答することができます。本記事では、ProteinGPTの概要とその特長、他のオープンソースモデルとの比較、そしてProteinGPTがもたらす利益について紹介します。
２．ProteinGPTとは
ProteinGPTは、最新のマルチモーダル技術を活用して開発されたタンパク質解析のための大規模言語モデルです。このモデルは、タンパク質の配列と3D構造を統合し、これらのデータを元に、ユーザーが自然言語で入力した質問に対して的確な応答を生成します。ProteinGPTは、ESM-2（Evolutionary Scale Modeling 2）の36層のトランスフォーマーモデルを基盤に、AlphaFold2の予測構造データを活用してタンパク質の構造情報を解析します。また、132,092件のタンパク質データセット「ProteinQA」を用いてトレーニングされており、質の高い指示チューニングが施されています。
このモデルの最大の特徴は、配列や構造データを自然言語でのインタラクションにシームレスに結びつけることができる点です。研究者は、特定のタンパク質についての詳細な説明や予測を、文献検索をすることなく迅速に得ることが可能になります。
３．ProteinGPTとオープンソースモデルの比較
ProteinGPTは、他のオープンソースモデルと比較して、タンパク質に特化した多くの利点を持っています。例えば、MistralやLLaMAなどの一般的なオープンソースLLMもプロテインシーケンスのテキスト入力をサポートしますが、これらは単一のモダリティに依存しており、タンパク質の構造的な情報や進化的な文脈を充分に捉えられない場合があります。一方で、ProteinGPTは構造と配列の両方を統合することで、より高精度で意味論的に一致する応答を生成することが可能です。
＜画像出典＞2408.11363 (arxiv.org)
実験結果では、ProteinGPTはMistralやLLaMA-3などの最新モデルと比較しても、語彙的（ROUGEスコア）および意味的（BERTScore）の両方のメトリクスで優れた成績を収めており、特にバイオメディカルドメインでの分析において高いパフォーマンスを発揮しています。
４．ProteinGPTが生む利益
（１）タンパク質研究の効率化
ProteinGPTは、タンパク質研究における大幅な効率化をもたらします。まず、実験データの解析時間を大幅に短縮し、研究者が迅速に仮説を立てることを可能にします。また、自然言語でのインタラクションにより、専門知識がないユーザーでも高度なタンパク質情報にアクセスできるようになります。これにより、教育現場でも有用なツールとして利用され、学生や新人研究者が複雑な生物学的概念を理解する手助けとなります。
（２）新薬開発の加速
ProteinGPTは、新しい薬剤標的の発見においても重要な役割を果たします。例えば、特定のタンパク質の結合サイトや機能部位を予測し、それに基づいて薬剤開発を加速することが可能です。
（３）タンパク質工学での活用
ProteinGPTはタンパク質工学の分野でも大きな役割を果たします。例えば特定の機能を持つタンパク質の設計や既存のタンパク質の安定性や活性の向上に貢献します。
５．まとめ
ProteinGPTは、タンパク質の構造と配列を統合し、自然言語での質問応答を可能にする画期的なマルチモーダル大規模言語モデルです。その性能は、タンパク質解析においては従来のオープンソースモデルを大きく凌駕しており、研究の効率化や教育支援、薬剤開発など、多岐にわたる分野での活用が見込まれています。ProteinGPTの登場により、タンパク質研究がさらに進展し、生命科学の発展に大きく貢献することが期待されます。