Last Updated on 2026-02-20
Kaggleコンペティション「Stanford RNA 3D Folding」において、弊社のソフトウェアエンジニアである小田が1414チーム中2位に入り、金メダルと賞金を獲得しました。
「Stanford RNA 3D Folding」はRNAの3次元立体構造予測を目的とした世界規模の機械学習コンペティションです。
RNA の3D構造は生物学において「残された最大の課題の1つ」とも言われており、タンパク質の3D構造予測に革命を起こした
「AlphaFold」のRNA版を作ることを目指す、非常に難易度が高く意義深い取り組みです。
https://www.kaggle.com/competitions/stanford-rna-3d-folding
小田は、一般的な3D構造予測に使用される Template Based Modeling を基本とし、通常の配列検索に加えてRNA基盤モデルである「RibonanzaNet https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.02.24.581671v2 」の内部表現を利用した「RBSSA (Representation-Based Sequence Search and Alignment)」という手法を採用しました。この手法は、「DeepLearning モデルが獲得した内部表現は、生命分子の『構造的類似性』を極めてよく捉えている」という小田の専門とするタンパク質科学分野の最先端の知見を取り入れたものです。
その後の分析において RBSSA は「通常の配列検索と比較し、総合した精度は変わらないが、異なったヒットを得られる」傾向が見られており、通常の配列検索と相補的な効果により高スコアに繋がったと考えられます。
解法の詳細はこちらをご覧ください。
https://www.kaggle.com/competitions/stanford-rna-3d-folding/writeups/2nd-place-solution
https://www.youtube.com/watch?v=kKC5WjAqWsc
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