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ドライラボとは、実験の性質上、重大なリスクを伴わない実験室のことである。これは、さまざまな種類の化学物質や生物学的危険物質を扱う必要があるウェットラボとは対照的である。ドライラボの例としては、物理的領域における現象をシミュレートするために、コンピューター生成モデルで計算または応用数学的分析が行われるものがある。 [1]このような現象の例には、分子の量子状態の変化、ブラックホールの事象の地平線、または通常の実験室条件下では観察が不可能または危険すぎる可能性のあるものなどがある。この用語は、主に電子機器を使用する実験室、たとえばロボット実験室を指すこともある。ドライラボは、乾燥材料を保管するための実験室スペースを指すこともある。[2]
ドライラボは、割り当てられた実験を実行する代わりに、架空の（しかしもっともらしい）結果を提供したり、体系的なレビューを実施したりすることを指す場合もあります。
シミュレーション化学
計算能力が飛躍的に成長するにつれ、この研究手法はしばしばin silico ( in vitroやin vivoとは対照的に) と呼ばれ、特にバイオインフォマティクスの分野で注目を集めるようになりました。より具体的には、バイオインフォマティクスの中には、タンパク質の研究、つまりプロテオミクスがあり、タンパク質の未知の構造や折り畳みパターンを解明するものがあります。タンパク質構造を解明するための一般的な手法は、まずタンパク質を精製して結晶化し、次に精製したタンパク質結晶にX線を当てて、これらのX線が特定のパターンに回折する様子を観察するというものでした。このプロセスはX線結晶構造解析と呼ばれています。しかし、多くのタンパク質、特に細胞膜に埋め込まれたタンパク質は、疎水性のため結晶化がほぼ不可能です。ラマチャンドランプロットや質量分析などの他の手法もありますが、これらだけではタンパク質の構造や折り畳みメカニズムの完全な解明にはつながりません。
分散コンピューティング
これらの技術の限界を超える手段として、 Folding@homeやRosetta@homeなどのプロジェクトは、計算分析を使用してこの問題を解決することを目指しており、タンパク質構造を解析するこの方法は、タンパク質構造予測と呼ばれています。多くの研究室では若干異なるアプローチを採用していますが、主な概念は、無数のタンパク質立体配座から、どの立体配座が最もエネルギーが低いかを見つけること、またはFolding@Homeの場合は、鎌状赤血球貧血の場合のように、タンパク質が誤って折り畳まれ、他のタンパク質が凝集する可能性のある、比較的エネルギーの低いタンパク質を見つけることです。これらのプロジェクトの一般的なスキームは、少数の計算がコンピューター（通常は家庭用コンピューター）に解析または送信されて計算され、そのコンピューターが、特定のタンパク質がその形状を維持するために必要なエネルギー量に基づいて、特定のタンパク質が特定の形状または立体配座をとる可能性を分析します。このデータ処理方法は、一般に分散コンピューティングと呼ばれています。この解析は、数十万台の家庭用コンピュータのサポートにより、非常に多数の異なる立体配座に対して行われ、わずかに異なる立体配座と比較して、可能な限りエネルギーが低い立体配座または可能な限りエネルギーが低い立体配座のセットを見つけることを目標としています。これを実行するのは非常に困難ですが、任意のタンパク質に対してほぼ無限の数の異なるタンパク質立体配座が可能であるにもかかわらず ( Levinthal Paradoxを参照)、相当数のタンパク質エネルギー サンプリングを使用して、多数の立体配座のエネルギー分布を観察することにより、統計的推論の方法を使用して、立体配座の範囲内でどの立体配座が予想される最低エネルギーを持つかを比較的正確に予測できます。塩濃度、pH、周囲温度、または他のタンパク質の折り畳みプロセスを支援するタンパク質であるシャペロニンなどの他の要因が、タンパク質の折り畳み方法に大きな影響を与える可能性があります。ただし、特定のタンパク質が単独で折り畳まれることが示されれば (特にin vitro で)、これらの発見はさらに裏付けられます。タンパク質がどのように折り畳まれるかがわかれば、それが触媒としてどのように機能するか、あるいは神経受容体と神経伝達物質の相互作用などの細胞内コミュニケーションでどのように機能するかがわかります。特定の化合物がこれらのタンパク質の機能を強化または防止するためにどのように使用されるか、また、解明されたタンパク質が全体として疾患においてどのような役割を果たしているかについても、はるかによく理解できるようになります。[3]
ドライラボアプローチが実装されている研究分野は他にもたくさんあります。音、新しく発見された化合物や仮説上の化合物の特性、量子力学モデルなどの他の物理現象は、最近[いつ? ]このアプローチの分野でより多くの注目を集めています。
欺瞞の手段として
ドライラボとは、実際に実験を行わずに結果を主張する行為を指し、古くから行われてきた悪名高い怪しげな慣行である。ドライラボは今日では大きな問題となっており、場合によっては現代の研究に疑問を投げかけるが、その使用はアルキメデスにまで遡る。アルキメデスは、重い物体はより速く落ち、軽い物体はより遅く落ちると主張したが、実際には自分で実験を行っていなかった。彼の誤りは、シモン・ステヴィンとガリレオの時代まで完全には修正されなかった。
参照
参考文献
- ^ 「dry lab」。Merriam-Webster。2013年1月28日時点のオリジナルよりアーカイブ。2013年2月22日閲覧。
- ^ 「実験室：乾燥」。国立建築科学研究所。 2013年2月22日閲覧。
- ^ 「Folding@home Diseases Studyed FAQ」スタンフォード大学。2012年8月25日時点のオリジナルよりアーカイブ。2013年2月22日閲覧。