🧬 ProteinAI Research Platform

AI医学研究員 オンライン面接用ポートフォリオプロジェクト

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📖 やさしい説明（大人の方へ）

このプロジェクトは、タンパク質研究に使うAI技術を集めたものです。 難しい技術を、誰でも分かるように説明しながら実装しています。

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🎯 このプロジェクトでできること

1. 🗣️ タンパク質の「ことば」を読む（LLM）

タンパク質は「MVLSPAD...」のようなアミノ酸の文字列で表されます。 ちょうど「あいうえお」を並べて文章を作るように、 アミノ酸を並べるとタンパク質ができます。

LLM（大規模言語モデル） を使って、この「ことば」を読み解き、 「このタンパク質は何をするものか」を予測します。

📁 ファイル: src/protein_llm.py

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2. 🔷 タンパク質の「カタチ」を理解する（GCN）

タンパク質は折りたたまれて立体的な形になります。 この形をグラフ（点と線の繋がり） として表現し、 GCN（グラフニューラルネットワーク） で分析します。

「このタンパク質はらせん状か？シート状か？」を予測します。

📁 ファイル: src/protein_gcn.py

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3. ✨ 新しいタンパク質を「創る」（Diffusion）

Diffusion（拡散モデル） は、 でたらめな下書きから始めて、 少しずつキレイにして、最後に本物のタンパク質を作ります。

これで今までにない新しいタンパク質を発明できます！

📁 ファイル: src/protein_diffusion.py

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4. 🎮 タンパク質を「育てる」（強化学習）

ゲームでキャラクターを育てるように、 強化学習（RL） でタンパク質を改良します。

「水に溶けやすく」「副作用が少なく」など、 目標に向かって最適なタンパク質を探します。

📁 ファイル: src/protein_rl.py

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🛠️ 技術スタック

技術	用途	難しい名前
🗣️ LLM	ことばを読む	Transformer, Self-Attention
🔷 GCN	カタチを理解	Graph Convolutional Network
✨ Diffusion	新しく創る	DDPM, Denoising
🎮 RL	育てる	Policy Gradient, Reward

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🚀 使い方

# インストール
pip install -r requirements.txt

# 全てのデモを実行
python main.py

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📂 プロジェクト構造

protein_ai_interview/
├── src/
│   ├── protein_llm.py      # ことばを読む
│   ├── protein_gcn.py      # カタチを理解
│   ├── protein_diffusion.py # 新しく創る
│   └── protein_rl.py       # 育てる
├── main.py                  # デモ実行
└── requirements.txt         # 必要なもの

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🎓 この技術が役立つ場面

• 新薬開発: 病気を治すタンパク質を見つける
• 抗体設計: ウイルスと戦う抗体を作る
• 酵素改良: 工業に使える酵素を改良

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📝 ライセンス

MIT License

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作成: 2026年1月 | 目的: AI医学研究員 オンライン面接