#AlphaFold 3

[mindblowingscience]

The H5N1 avian influenza virus has infected birds and mammals around the world. As of June 2025, 70 people have been infected, and one person has died in the United States. A new analysis suggests that the virus is evolving clever strategies. Using artificial intelligence tools, researchers at the University of North Carolina at Charlotte (UNCC) analyzed thousands of viral proteins and found that their bonds to protective antibodies have weakened over time.

Continue Reading.

[mehmetyildizmelbourne-blog]

Why I Believe AlphaFold 3 is a Powerful Tool for the Future of Healthcare

Insights on a groundbreaking artificial intelligence tool for health sciences research Dear science and technology readers, Thanks for subscribing to Health Science Research By Dr Mike Broadly, where I curate important public health content. A few months ago, I wrote about AlphaFold 3, a groundbreaking AI tool that helps scientists understand protein structures, which are essential for…

[hellsite-proteins]

Hey

If you tell me what to do i could probably format the bee movie for it to be turned into a protein

i'm going to regret this, but all you would need to do is remove all spaces, non-letter characters like punctuation and numbers, and all of the letters B, J, O, U, X and Z. *

* I also am not sure what the upper character limit is on tumblr asks or on AlphaFold 3 predictions, but if it was split into a few parts i'm sure it would be fine. if someone sends it to me in parts please also let me know so i can keep track of them all

letter sequence in this ask matching protein-coding amino acids:

HeyIfytellmewhattdicldpralyfrmattheeemviefrittetrnedintaprtein

protein guy analysis:

unlike the bee movie script, this is a short one. interestingly, it folded into a small beta sheet, which usually only appears on this blog within larger structures. however, when coloured by pLDDT score this whole structure turns yellow and orange. this is a nice aesthetic touch to match the bee movie, but it also shows that the confidence in this structure is incredibly low

predicted protein structure:

cartoon structure coloured by pLDDT

pLDDT colour code

[gimmick-blog-bracket]

@hellsite-proteins

“Funny shapes”

“The analyses of each protein are hilarious even if you don’t know anything about proteins”

“AlphaFold is an incredibly powerful tool in bioinformatics and is a contender for the Nobel Prize in upcoming years, but is underappreciated by the general public. Seeing it put to use in such a silly and fun way is both refreshing and educational!”

“Turns posts into big squiggly lines :3”

@aroace-everyday

(no propaganda submitted)

[intronaeternum]

MASTERPOST & RULES

squish • /skwɪʃ/ verb

To grab, hold, or capture people (especially middle aged men), keep them in captivity, and enact other suffering they may or may not deserve in high security facility, in a non-sexual way.

This blog is run by me (iNTRON) and my boyfriend (Omu). You can also find me on Bluesky and discord, linked below.

https://bsky.app/profile/intronaeternum.bsky.social

https://discord.gg/6qpKkVKHev

Interaction is mandatory. Feel free to ask me anything you curious about Exogenic Bioscience and Professor cat man or request lore drop. From statistics my art progress is correlate to interaction I receive. Suggestions and ideas are encourage, but I do not take free art request or commission. This is a SFW whump only content, there will be NO gore or sexual content in here.

This masterpost will be updated as-needed

Introduction

This is a blog about Professor cat man and his life inside big biotech corpo lab as both biological asset and scientific asset. Professor cat man will be subject to both live cell harvest and scientific work under strict control by the handler.

More lore will be added as the story developed.

RULES

I’m very welcome to fan art and fan fic. But there is some house rule you need to consider when making one

1. No porn, no gore, no gross. No horny, no genderchange, no romance. No “art fix” bullshit. This is hard rule where I draw the line. Breaking this rule will get you blocked.

2. No A/I slop trash. I want to see fan work made by people who care about my work and details put into it. Not by randomized pixel or potentially nice word string together by machine. It doesn’t need to be masterpiece, just need to be made with care by you

3. If you making fan art or fan fic, pls send me copy of manuscript. I usually keep all of them to see/read again the day I feel bad or want to quit

About the Author

INTRON, a biochem lab grunt. Aerospace engineer and chemist speedrun% to become biochemist. Graphi design is my passion. CRAP hater and believe all GPU power should go to AlphaFold, not trash randomized pixel made from stolen artist work.

I draw things but do not call me artist. ESL and have no respect for english language grammar outside academic setting.

[mbr-br]

インターネットを眺めていたら、AlphaGenomeをAlphaFoldになぞらえている発言を見かけた。分野の現状を踏まえるとインパクトも印象も（そしておそらく研究者サイドのリアクションも）全く違うものなのだけども、専門でないと（そして先端を追いかけ続けていないと）そういう理解になるのも仕方がないのかなと思いつつ、Alphaつながりで唐突にAlphaProteoのことを思い出した。あれは初報が昨年秋（9月）なのでそろそろ査読つき論文が出てもいいころだが、内容的にうっかりすると論文ではなく動物実験までやってIsomorphicから新薬（候補）爆誕！みたいなプレスリリースが1年後くらいに出てもおかしくないので、続報を待ちたい。

振り返ると、AlphaFold2が一般に出たのがちょうど4年前の2021年7月で、その2年後の2023年夏前には（市井の生成AIブームと並行して）Nucleotide TransformerやGeneFormerなどのゲノム・トランスクリプトーム基盤モデルが続々と出ていたし、蛋白質科学でも生成モデルが多く出始めたころだった。そしてさらに2年後の2025年現在はAlphaGenomeやBoltz-2などの生命科学分野特化モデルももちろんあるけども、GoogleのAI co-scientistやAlphaEvolveといった研究活動を幅広く底上げするようなエージェントに加え、さらにより一般的に使えるDeep ResearchやManus、Claude Codeなどのエージェントも際立ってきている（そしてその裏で、汎用AIに使われているマルチモーダル技術やReasoning技術が分野特化モデルにどんどん輸入されて、劇的に改善されて行っている）。

ここまでの2年ごとの進歩を踏まえて2027年のことを思うと、やはり日経すら取り上げたAI2027の予測や、Anthropicが今年3月に米国政府に提出したRecommendationにある、「2026年末から2027年初頭にかけて、複数分野（生物学、計算機科学、数学、工学を含む）でノーベル賞受賞者級の知的能力をもったAIが出現する」シナリオはそれなりに現実味がある。

実は最近、向こう5年～7年ほどを見越した研究計画をぼんやりと立てていく必要が出てきているのだが、この「ノーベル賞受賞者級AIの出現」をどれほど真剣に受け止めて計画に入れるか（そしてそれを他の研究者に納得してもらうか）は悩ましい。AI co-scientistやClaude Codeなど現状の材料として有望なものはぽつぽつあるので、この夏に早めにGPT-5が出てきてくれて、エージェント性能で明確なものを見せてくれると説得が楽なのだけども、果たして。

[megumi-fm]

Hey Meg! I was just catching up on your posts and wow, congrats on publishing the paper! I'm so excited for you and how far you'll go (it's so cool that you're working with alpha fold!!)! 🥳 How did you learn bioinformatics? Are there any resources you'd recommend for a complete beginner? (I'm trying to learn how to do proteomics analyses rn, but I can't seem to find many resources I can easily understand 🙈)

hii!! thank you so much for the wishes! the paper was a part of my final project with my team + guide so it was really a group effort <3 my teammates and I are all first authors, they were just kind enough to put my name first xD and yes! my current alphafold work is a lot of fun ^=^ I'm really enjoying my internship hehe

okay so I learnt bioinformatics as a part of my uni curriculum, and we mainly relied on these two textbooks

Essential Bioinformatics by Jin Xiong

Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis

In addition to this, I also recently found this textbook titled Bioinformatics: An Introductory Textbook by Thomas Dandekar, Meik Kunz which focuses both on basic bioinformatics concepts and how to use the available tools. I especially like this book because I found it super easy to understand

EMBL also offers courses! even for synchronous online/in person courses that have ended, they tend to upload course materials. There's one for proteomics analyses as well- I've checked out the mass spectrometry videos under this course and they start with the very basics

In addition to these, here are some playlists on youtube that've helped:

Foundations of Systems and Computational Biology, MIT OpenCourseWare // classroom videos, I'd suggest to check specific videos for a topic of your choice rather than actually going through all of them

Computational Systems Biology, IITM // videos on the basics of systems biology, networks and modelling

Bioinformatics 101 // videos on how to use a lot of tools, however this primarily focuses on gene expression and RNA seq data

lastly, I don't know if this would be particularly helpful given what you're looking for, but this textbook on Computational Genomics with R is a blessing for Omics related Data Analysis. So if you ever need to use R in a biological context, this would be a great place to start

yeah! so these are the majority of the resources that I've used, I hope they help! Just a heads up that the links to the textbooks I mentioned in the beginning are direct download links and won't take you to any website.

If there's anything else I can help with, feel free to reach out ^=^ best of luck!

[bacteriorage]

Update on The Interview: it wasn't actually an interview, just a quick discussion about what the role will actually be about. Apparently I'm in the final 8 candidates, and they'll be hiring 2-3 of us. Spent the rest of my day revising cognition/intelligence and protein engineering, and connected the two topics via a little Wikipedia detour to AlphaFold :) and then I went bouldering!

[biopractify]

How to Transition from Biotechnology to Bioinformatics: A Step-by-Step Guide

Biotechnology and bioinformatics are closely linked fields, but shifting from a wet lab environment to a computational approach requires strategic planning. Whether you are a student or a professional looking to make the transition, this guide will provide a step-by-step roadmap to help you navigate the shift from biotechnology to bioinformatics.

Why Transition from Biotechnology to Bioinformatics?

Bioinformatics is revolutionizing life sciences by integrating biological data with computational tools to uncover insights in genomics, proteomics, and drug discovery. The field offers diverse career opportunities in research, pharmaceuticals, healthcare, and AI-driven biological data analysis.

If you are skilled in laboratory techniques but wish to expand your expertise into data-driven biological research, bioinformatics is a rewarding career choice.

Step-by-Step Guide to Transition from Biotechnology to Bioinformatics

Step 1: Understand the Basics of Bioinformatics

Before making the switch, it’s crucial to gain a foundational understanding of bioinformatics. Here are key areas to explore:

Biological Databases – Learn about major databases like GenBank, UniProt, and Ensembl.

Genomics and Proteomics – Understand how computational methods analyze genes and proteins.

Sequence Analysis – Familiarize yourself with tools like BLAST, Clustal Omega, and FASTA.

🔹 Recommended Resources:

Online courses on Coursera, edX, or Khan Academy

Books like Bioinformatics for Dummies or Understanding Bioinformatics

Websites like NCBI, EMBL-EBI, and Expasy

Step 2: Develop Computational and Programming Skills

Bioinformatics heavily relies on coding and data analysis. You should start learning:

Python – Widely used in bioinformatics for data manipulation and analysis.

R – Great for statistical computing and visualization in genomics.

Linux/Unix – Basic command-line skills are essential for working with large datasets.

SQL – Useful for querying biological databases.

🔹 Recommended Online Courses:

Python for Bioinformatics (Udemy, DataCamp)

R for Genomics (HarvardX)

Linux Command Line Basics (Codecademy)

Step 3: Learn Bioinformatics Tools and Software

To become proficient in bioinformatics, you should practice using industry-standard tools:

Bioconductor – R-based tool for genomic data analysis.

Biopython – A powerful Python library for handling biological data.

GROMACS – Molecular dynamics simulation tool.

Rosetta – Protein modeling software.

🔹 How to Learn?

Join open-source projects on GitHub

Take part in hackathons or bioinformatics challenges on Kaggle

Explore free platforms like Galaxy Project for hands-on experience

Step 4: Work on Bioinformatics Projects

Practical experience is key. Start working on small projects such as:

✅ Analyzing gene sequences from NCBI databases ✅ Predicting protein structures using AlphaFold ✅ Visualizing genomic variations using R and Python

You can find datasets on:

NCBI GEO

1000 Genomes Project

TCGA (The Cancer Genome Atlas)

Create a GitHub portfolio to showcase your bioinformatics projects, as employers value practical work over theoretical knowledge.

Step 5: Gain Hands-on Experience with Internships

Many organizations and research institutes offer bioinformatics internships. Check opportunities at:

NCBI, EMBL-EBI, NIH (government research institutes)

Biotech and pharma companies (Roche, Pfizer, Illumina)

Academic research labs (Look for university-funded projects)

💡 Pro Tip: Join online bioinformatics communities like Biostars, Reddit r/bioinformatics, and SEQanswers to network and find opportunities.

Step 6: Earn a Certification or Higher Education

If you want to strengthen your credentials, consider:

🎓 Bioinformatics Certifications:

Coursera – Genomic Data Science (Johns Hopkins University)

edX – Bioinformatics MicroMasters (UMGC)

EMBO – Bioinformatics training courses

🎓 Master’s in Bioinformatics (optional but beneficial)

Top universities include Harvard, Stanford, ETH Zurich, University of Toronto

Step 7: Apply for Bioinformatics Jobs

Once you have gained enough skills and experience, start applying for bioinformatics roles such as:

Bioinformatics Analyst

Computational Biologist

Genomics Data Scientist

Machine Learning Scientist (Biotech)

💡 Where to Find Jobs?

LinkedIn, Indeed, Glassdoor

Biotech job boards (BioSpace, Science Careers)

Company career pages (Illumina, Thermo Fisher)

Final Thoughts

Transitioning from biotechnology to bioinformatics requires effort, but with the right skills and dedication, it is entirely achievable. Start with fundamental knowledge, build computational skills, and work on projects to gain practical experience.

Are you ready to make the switch? 🚀 Start today by exploring free online courses and practicing with real-world datasets!

[drmichaelbroadly]

My First Blog

Today I briefly wrote about Alphafold 3 in my blogs. I plan to share more here. Here is the link to my blog post.

[hellsite-proteins]

i saw a talk by jonas adler from deepmind the other day about alphafold 3, unfortunately im far more of a biochemist than a computer understander but its definitely exciting. open source by the end of the year !

im also not much of a computer person but everything i've heard about it sounds awesome!

letter sequence in this ask matching protein-coding amino acids:

isawatalkynasadlerfrmdeepmindthetherdayatalphafldnfrtnatelyimfarmrefaichemistthanacmpternderstandertitsdefinitelyecitingpensrceytheendftheyear

protein guy analysis:

there is not too much making this protein notable compared to the rest of the structures on here. it has some secondary structure in the form of helices but there is no tertiary structure. the one distinguishing factor is the place where one helix seems to be interrupted with a bend going the opposite direction, before a new helix starts. (this is towards the back left of the image.) it is likely due to a proline residue, and facilitated by the small size of a nearby alanine. while it's not very productive to consider this structure specifically, this is an interesting demonstration of how different residues affect secondary structure formation!

predicted protein structure:

cartoon structure

residues between disconnected helices

[omiznewsviews]

Google DeepMindがAI系創薬企業のIsomorphic Labsと協力し、タンパク質やDNA、RNA、リガンドなど生命分子の構造と相互作用をきわめて正確に予測できるAIモデル「AlphaFold 3」をリリースしました。 Google DeepMind and Isomorphic Labs introduce AlphaFold 3 AI model https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/ [snip] AlphaFold 3は新たに公開された研究ツールである「AlphaFold Server」を通じてアクセス可能で、非営利目的での利用であれば機能のほとんどを無料で使用可能。

Google DeepMindがすべての生命分子の構造と相互作用をきわめて正確に予測できるAIモデル「AlphaFold 3」を発表 - GIGAZINE

これが無料か。すごい時代になったもんだなー

[s-adenosylmethionin]

Digitalisierung und Gesundheit: Chancen und Risiken der neuen Wirklichkeiten Wie digitale Technologien unser Wohlbefinden formen und herausfordern. METAMODERNE: Siebenter von neun Beiträgen

1. Die digitale Revolution in Medizin und Alltag > Die Digitalisierung verändert unsere Lebenswelt rasant: Telemedizin, Gesundheits-Apps, Wearables und KI unterstützen Diagnostik und Therapie. Digitale Kommunikation ermöglicht neue Formen sozialer Vernetzung und Gesundheitsförderung. Diese Technologien bieten enorme Chancen für Prävention, Individualisierung und Zugänglichkeit von Gesundheitsdiensten. > Zusammenspiel von Künstlicher Intelligenz (KI) und Medizin: Das Zusammenspiel von Künstlicher Intelligenz (KI) und Medizin ist eine der wegweisendsten Entwicklungen unserer Zeit. KI verändert nicht nur, wie Krankheiten diagnostiziert und behandelt werden, sondern auch, wie Gesundheit verstanden, vorausgesagt und individuell gestaltet werden kann. Hier ein Überblick: 1. KI als neue Intelligenz in der Diagnostik „KI erkennt Muster, wo das menschliche Auge versagt.“ Anwendungen: Radiologie & Bildgebung: KI-Systeme erkennen Tumoren, Mikroblutungen oder Lungenveränderungen auf CT/MRT-Bildern oft früher als Menschen. Pathologie: KI kann in Sekunden tausende Gewebeproben vergleichen und maligne Veränderungen klassifizieren. Dermatologie: KI-gestützte Apps identifizieren Hautkrebs mit teils besserer Treffsicherheit als Dermatologen. 2. Präzisionsmedizin & Epigenetik „KI macht die Biologie personalisiert.“ Verbindung zur Epigenetik: KI kann große Mengen genetischer + epigenetischer Daten auswerten und biologische Muster mit Umweltfaktoren verknüpfen. Zunehmend wichtig z. B. bei: Alzheimer-Forschung (molekulare Signaturen) Krebsindividualisierung Prävention über Lebensstil-Metadaten (z. B. mit DNA-Methylierung, Mikrobiom, Wearables) 3. KI in der Neurologie & Psychiatrie „Die Maschine erkennt depressive Sprachmuster, bevor der Mensch es merkt.“ Anwendungen: Erkennung von Depressionen, Burnout oder Demenz über Sprache, Gesichtsausdruck, Tippverhalten Frühwarnsysteme für Suizidrisiko oder kognitive Verschlechterung KI-gesteuerte Neurofeedback-Systeme 4. Drug Discovery – Medikamentenentwicklung in Wochen statt Jahren „Was früher zehn Jahre dauerte, gelingt mit KI in Monaten.“ KI generiert Wirkstoffkandidaten in silico ("In silico" ist ein relativ neuer Begriff, der in den 1990er Jahren aufkam und sich auf computergestützte Experimente bezieht, die biologische oder andere Prozesse simulieren.) Testet biologische Bindungsstellen auf Molekülkompatibilität Plant klinische Studien auf Basis mathematischer Modelle Beispiel: AlphaFold (DeepMind) revolutioniert Proteinstrukturvorhersage (AlphaFold 3 wurde am 8. Mai 2024 vorgestellt. Im Gegensatz zu den vorangegangenen Softwareversionen ist diese Version in der Lage, nicht nur die 3D-Struktur von Molekülen vorherzusagen, sondern auch ihre Interaktion untereinander und mit anderen Molekülen. Nach Aussage von DeepMind kann sie dies in bislang nicht gekannter Genauigkeit.) 5. KI & klinische Entscheidungsunterstützung „Keine Entscheidung ohne Datenbasis.“ KI analysiert Patientenakten, Laborwerte, Bildgebung in Echtzeit Gibt Ärzten konkrete Entscheidungshilfen (z. B. welche Therapie bei welcher Biomarker-Konstellation) Wichtig in der Notaufnahme, Onkologie, Intensivmedizin 6. Ethik, Datenschutz, Verantwortung „KI muss Heilung unterstützen, nicht kontrollieren.“ Kritische Punkte: Wem gehören die Gesundheitsdaten? Was passiert, wenn ein KI-System eine falsche Diagnose stellt? Wie transparent ist der Entscheidungsprozess (Stichwort „Black Box“)? Wer haftet? 7. Zukunftsvision: Humane Medizin mit KI KI ist kein Ersatz für Ärztinnen und Ärzte – sondern ein Verstärker ihrer Fähigkeiten.Die besten Systeme der Zukunft werden empathische Medizin mit datenbasierter Präzision vereinen. 2. Positive Effekte auf Körper und Geist Selbstmonitoring: Apps helfen, Ernährung, Bewegung, Schlaf und Stress zu kontrollieren. Personalisierte Medizin: Datenanalysen ermöglichen maßgeschneiderte Therapien. Virtuelle Unterstützung: Telemedizin und Online-Therapien fördern psychische Gesundheit und soziale Teilhabe. 3. Risiken und Nebenwirkungen Überstimulation und Stress: Permanente Erreichbarkeit, Informationsflut und „Digital Fatigue“ belasten das Nervensystem. Soziale Isolation: Digitale Kommunikation kann echte Nähe und Empathie nicht vollständig ersetzen. Verlust der Privatsphäre: Gesundheitsdaten sind sensibel und müssen geschützt werden. 4. Epigenetik und digitale Umwelt Digitale Lebenswelten beeinflussen indirekt unsere Biologie: Stress durch ständige Vernetzung wirkt epigenetisch auf Stresshormone und Immunfunktion. Schlafstörungen durch Bildschirmlicht verändern Hormonzyklen. Bewegungsmangel durch digitale Beschäftigung wirkt sich auf Stoffwechsel und Genexpression aus. 5. Metamoderne Haltung im Umgang mit Digitalisierung Die Metamoderne schlägt vor, digital bewusst und reflektiert zu leben: Balance finden: Technik nutzen, ohne sich von ihr kontrollieren zu lassen. Achtsamkeit fördern: Pausen, bewusste Offline-Zeiten und Entschleunigung praktizieren. Sinnorientierte Nutzung: Digitale Tools als Mittel zur Selbstfürsorge und Gemeinschaftspflege einsetzen. 6. Resümee: Digitalisierung als Teil unseres epigenetischen und sozialen Ökosystems Die digitale Welt ist keine externe Bühne, sondern Teil unseres biologischen und sozialen Lebensraums.Bewusste Gestaltung unseres digitalen Umgangs wird zunehmend zur Gesundheitsfrage – für Individuum und Gesellschaft. Ihr Eduard Rappold Hinweis: Diese Informationen werden zu Bildungszwecken bereitgestellt und ersetzen keinen professionellen medizinischen Rat. Wenden Sie sich immer an Gesundheitsdienstleister, um eine individuelle Beratung zu gesundheitsbezogenen Fragen zu erhalten. Copyright © Eduard Rappold 2025

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[mbr-br]

ちょっとしたきっかけで、科学とAIについてのアドベントカレンダーの記事を一つ書くことになったのだが、書くのはいいとしてどこで書けばいいのか良くわからないので、ここで書くことにした。

ここは普段はてなブログを拠点にしている自分が軽い独り言を書くための場所で、どちらかというとX（Twitter）のような短文が中心なので、あまり長々と書く場所ではない（と自分で勝手に決めている）のだけども、内容が内容なのでここに記すことにした。

普段は独り言なのでいきなり本題から入ってしまうが、今回はアドベントカレンダーなので自己紹介をしなければならない。自分は、AlphaFold2というAIに自分の専門分野の中核を撃たれたこと（そしてそこからある種のドミノ倒しが起きたこと）で、学生の頃から数えて20年あまり所属している分野が混乱とともに「バラバラ」になっていくのを見ている、大学の一教員である。

世間はAlphaFoldがノーベル賞を取ったこともあり、かなりの歓迎ムードだが、分野史を追えばAlphaFold2を作ったDeepMindがある種の侵略者・征服者（他分野からいきなりやってきて、コンテスト荒らしどころか20年以上続いたコンテストそのものを数年で終わらせた）であるのは明らかで、この個人的な体験が今回のこのポストを書く上での発端になっている。

正直なところ、実際に科学研究というものを曲がりなりにも職業として行っている立場として、科学分野の大きな問いや分野そのものが「唐突に終わりうる」ということ、特に当該分野で長年知見を積んできた人間ではなく、全く異なる技術を持って横から来た人間が分野を終わらせることがあるという事態に直面すると、専門性を維持するモチベーションを保つのが難しくなることを、じわじわと実感しつつある。自分は大学の講義などでこの一連の歴史の流れを年に数回口にすることもあってか、そのたびに少しずつ心の中に澱のようなものが溜まるように思う。

AlphaFold2の存在が明らかになったのは2020年の11月末だが、一般に公開されたのは2021年7月のことだった。DeepMindは前バージョンのAlphaFoldを出し渋ったこともあり、AlphaFold2が計算済み予測モデルのデータベースと共に全面フリーで公開されたことは今思い返しても信じがたい。当時の混乱をエッセイとして書けと言われればいくらでも書けるくらいで、たぶん同分野の自分と同世代～上の世代の人たちはみな同じだろう。

そしてそれから1年半ほどあとの2022年11月末、ChatGPTが世に出た。ChatGPTを使ってみてしばらくして思ったのは「自分たちが味わった衝撃を、全ての分野の全ての人が味わうのか」という感覚だった。ただ、この時点では、AlphaFold2にしてもChatGPTにしても、単独の機能に優れたAIであって、それほど広がりを持たないものだったように思う。もちろんこの時点では、だけれども。

さらにあれから2年弱が経ち、自分の分野はAlphaFold2が引き起こしたドミノ倒しによって次々と問題が解かれるようになり、「解く問題がなくなる」という方向で分野が崩壊しつつあるが、世界はまだAIによってすべてが崩壊する程ではない。ちょうどこのアドベントカレンダーを書く予定になっていた12月20日にOpenAIからo3が発表され、ベンチマークの都合か数学方面が狙い撃ちされつつあるようだけれども、まだAlphaFold2ほどの衝撃はないように見える（ひょっとしたらAlphaFold1の瞬間かもしれない）。

これまでの4年間、AlphaFold2からo3までを自分の立場で振り返ると、研究分野は中核を撃たれる（重要な問題を解かれる）とそこからドミノ倒しが発生し得る・次々と問題が解決していく可能性があること、撃ってくるのは分野外の人間かもしれずタイミングは分からないこと（ここが一番つらい）、ドミノ倒しが始まると分野の流れが急激に速まり、多くの研究者はいわば土砂崩れ��ら逃げ惑うような苦しい立場に立たされること、だろうか。この苦しさから逃れるため（そして研究業績を上げ続けるため）に、多くの研究者は当然もがきながら方針転換するのだけども、転換するより早く分野が崩壊する可能性もあって、正直なところこれが他分野でも同様に起こるとすると、あまりにも厳しすぎるし、気の毒すぎるように思う。

この苦しさは崩壊の過程が引き延ばされればされるほど長く続くと思われる（もちろん、従前のように崩壊が非常にゆっくりであれば問題ないが、もはやそこまでスローダウンすることは考えられない）ので、AIの進歩が加速し科学のすべてを「早く終わらせる」ことでしか、この苦境を脱することはできないのではないかと感じている

…というのが、過去4年を踏まえた2024年末の現在の心境だが、また来年再来年には考えが変わっているかもしれない。それと、自分がここに書いた分野観はそれほど異端ではないはずだけども、まだあからさまに口にできる状況でもない（皆悪いことはあまり口に出したくない）ので、できればそろそろ自分の分野以外にも、AIで崩壊し始める分野が出てきてくれて、こうした見方が一般化してほしいものだ。

追記： 今年の1月に似た話題（AIと科学研究と自身のキャリア）について独り言を書いていた。自分がこの崩壊の中である程度冷静でいられるのは、「自分は他人にとって代わられて当然である」という価値観であるからかもしれない。 https://mbr-br.tumblr.com/post/739340490648043520/

追記2： 自分が科学の発展に何を望むかについて書いたものがあったので、参考としてここにつけておく。正確には「科学の発展で何が可能になって欲しいか」という問いで、自分の回答は「生死の境界・生物無生物の差異・自他の区別を完全に破壊したい」である。書いたのは3年数か月ほど前だが、そこにある「現在ほぼ全ての人に植え付けられている生命とか自我とか社会とかの概念をぶち壊して、その先に何が出てくるか見てみたい」のは今でもそうで、現在のAIは生物無生物の壁を破壊しつつある点で、自分にとってはとても好ましい存在だと感じている。 追記3（2024年12月31日6:41AM）： アドベントカレンダーに載せたせいかそれなりに読んでもらっているようで、某所では面白いと評してもらったりもしてやや恥ずかしい気分になっている。せっかくなので、このブログポストに関連する話題としてVirtual Lab論文にも触れておきたい。これは2024年11月半ばに発表されたAIによる生命科学（タンパク質工学）研究自動化の試みで、取り組みとしては課題設定も含めそれほど目新しいものはないのだけども、研究���ームを率いるAIを設定し仮想のチーム作りからAIにやらせるところと、AIが計算で設計したものを人間が実験で検証するところがやや新しい。12月初旬にNatureのNewsで取り上げられて、12月下旬には日本国内のSNSでも生命科学者の間で（恐怖を伴いながら）話題になった。

すでに書いた通り、GPT-4oなどの商用AIを活用した研究自動化の取り組み自体は新しくないし、生命科学者が自分がAIに代替されるかもしれない未来に思いを馳せながら、あれこれ騒ぐのも理解できる。ただ自分としては、論文のイントロダクションにあった「学際領域の研究は大事だが、そういう研究者は少ないのでAIで代替する」という文言が一番堪えた。実際、この論文ではComputational BiologistとMachine Learning SpecialistがAIチームメンバーとして登場するが、これらはまさに自分たちをリプレースする存在である（つまり、多くの生命科学者と違い、自分は「すでにAIに代替されうる」側に立たされている）。

これがただでさえAlphaFoldで崩壊しつつある自分の分野に何をもたらすのか。元々、この展開は予想していたことではあるし、書けることもたくさんあるのだけれど、一つ言えるのは「人間が学際領域を研究するインセンティブ、そういう人材を教育するインセンティブが極端に減ってしまう」ことだと思う。もともと複数の学問領域にまたがる分野を研究するのは複数の分野の知識が必要な点でやや大変だし、そういうところを目指す学生もそれほどは多くないので大事に教育してきたつもりだけども、最初から無数の分野のそれなりのエキスパートとしてAIが降臨してしまうと、新しく分野に参入する気持ちはくじかれてしまうだろう。企業研究者であれば新卒の代わりにAIを雇用することでとりあえずは解決できるかもしれないが、教育を担う大学教員としてはこれをどのように扱えばいいのか正直まだ答えはない。そして、流入する人間が減ってくると分野は実質的に「蒸発」するだろう。

結局のところ、AIによって分野の問題がすべて解かれるという崩壊と、AIによって研究者が代替されるという蒸発の二方向から、研究分野は消滅に追い込まれていくのかもしれない。

[megumi-fm]

this week on megumi.fm ▸ the ankle incident

🏥 guess who twisted their ankle and ended up with a partial ligament tear and restrictions on mobility T-T I went to the doc and he gave me my meds and told me to sit my ass down for the whole month. so all I've been doing lately is throwing tantrums and zooming around the house in my trusty computer chair. it's gotten better oveer the days though, I can't wait until it fully recovers ahhhh :"

📋 Tasks

�� Internship ↳ read papers on alphafold and it's coverage [3/3]✅ ↳ update tracker and alphafold notes ✅ ↳ complete ppt for lab presentation ✅ ↳ code to determine seq coverage depth of an AF.pdb file ✅ ↳ code to plot a per residue confidence of an AF.pdb file ✅ 🩺Radiomics Project ↳ call with PI to discuss about annotation limitations and radiomic feature selection✅ 📧 Application-related ↳ collected referee report from my profs ✅ ↳ submitted masters application for 1/1 Uni ✅

📅 Daily-s

🛌 consistent sleep [?/7] (i've been going to bed early enough but been in too much pain to actually sleep well) 💧 good water intake [7/7] 👟 exercise [/7] ankle recovery brrr

Fun Stuff this week

💗 my aunt and grandad came to visit! my cousin also showed up a couple days after, we spent a lot of time bickering with each other it was fun 💗 a completely different aunt and their family also came home this week for lunch! 📞 I've been on constant calls with a lot of my friends and talking to them. my besties and I also designed a cute little pinterest board for this story idea we have been discussing together [previous antics with said besties include painting mugs for christmas and getting hazelnut lattes for dinner] 📺 ongoing: Marry my Husband, Cherry Magic Th, Love for Love's Sake 📺 binged: My Man is Cupid, Our Dating Sim, Jun & Jun 📺 rewatch: Semantic Error 📊 on this note I also made a tier ranked list of all the asian tv (excluding anime/ghibli) I have consumed. it was fun xD 📹 This Serotonin Boost>> the leads from Love For Love's Sake being cute and clingy and affectionate with each other

📻 This week's soundtrack

Siren by Kailee Morgue All I really want is you, by the Marías

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[Jan 29 to Feb 4 ; week 5/52 || not the most productive version of myself but given that I'm stuck cooped up in my room all day I've been doing the best I can. one of my uni applications is submitted! few more to go.

also. on a completely different note, Love for Love's Sake is such a good show?? i'm obsessed with the mechanics of the story universe and the cinematography and the narrative structure combined with the characters personalities and the parallels and that there's so much open to interpretation and. yea. it has changed me ]