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NVIDIA（米国カリフォルニア州）は、タンパク質複合体構造の大規模予測を進め、AlphaFoldベースのデータ基盤拡張に取り組んだとみられる。単量体に比べ複雑な四次構造の解析は未整備領域が多く、研究上のボトルネックとされてきた。

同社は、GPU加速を活用した高スループット処理により、ホモおよびヘテロ複合体の予測を実施したとされる。MSA生成と構造推定を分離し、効率的な計算パイプラインを構築することで、大規模データ処理の実行性を高めたという。

計算基盤では、MMseqs2-GPUやTensorRT、cuEquivarianceなどの技術を組み合わせ、GPU利用効率の最大化を図ったとされる。複数ノード環境での推論拡張により、プロテオーム規模の解析が現実的な処理時間で可能になったとの見方が示されている。

こうした取り組みにより、高信頼な複合体構造データの公開が進み、創薬や機能解析への応用が期待されるとされる。今後はデータ精度の向上や対象範囲の拡大を通じ、構造生物学分野の基盤整備が進展する見通しとみられる。