IBM MAMMALがAlphaFold 3を超え、生物学11ベンチマーク中9個でSOTA達成

MAMMALとは

MAMMAL（Multi-domain Alignment Multi-Modal and Augmentation Learning）は、IBM Researchがネイチャー誌に発表したマルチモーダル生物学基盤モデルだ。タンパク質、低分子化合物、遺伝子データを単一モデルで統合処理し、創薬と生物学的理解を目的として設計されている。

ベンチマーク結果

生物学ベンチマーク11項目中9項目で最高性能（SOTA）を達成し、一部の創薬タスクではAlphaFold 3を上回った。主な強みは以下の分野だ。

薬物-標的相互作用予測（分子がタンパク質に結合するかどうか）

リガンド結合親和性予測（薬物の結合強度）

抗体-抗原相互作用予測

細胞タイプ分類・遺伝子発現予測

AlphaFold 3との関係

IBMチームはMAMMALをAlphaFold 3との競合ではなく相補的なツールとして位置づけている。AlphaFold 3はタンパク質構造予測に特化する一方、MAMMALはタンパク質・分子・遺伝子にまたがる多領域相互作用予測に強みを持つ。

意義

マルチモーダル生物学AIは創薬の初期段階（候補物質の発見、結合予測、毒性スクリーニング）を大幅に加速できる可能性がある。MAMMALの成果は、複数の生物学的データタイプを単一モデルに統合することが、ドメインごとの特化モデルより強力である可能性を示している。