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ノーベル化学賞、AIが解いた「50年の難問」科学に突如もたらされた衝撃とは

ノーベル化学賞、AIが解いた「50年の難問」科学に突如もたらされた衝撃とは
2025年06月18日 11:062025年04月21日 07:14
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AIニュース
機械学習
研究成果
新規事業
IT戦略
この記事でわかること
  • AIがタンパク質構造予測でどのように活用されたか
  • タンパク質構造予測技術の医薬品開発や科学研究への影響
  • AI技術を応用した未来の研究や課題
この記事の対象者
  • 科学技術やAIの進化に興味を持つ一般の方
  • 医療や創薬、環境問題に携わる研究者や技術者
  • 最新の研究動向を知りたい学生や次世代の科学者
効率化できる業務  
  • 医薬品開発プロセスを最短で数年から数ヶ月に短縮可能
  • タンパク質解析業務のコストを従来比で約30~50%削減
  • 構造解析のスピードを向上し、従来の手法と比べて10倍以上の高速化を実現

2024年のノーベル化学賞を受賞したのは、AIを活用して科学界の50年にわたる難問を解決した研究者たちでした。「AlphaFold(アルファフォールド)」というAIモデルの活用によって、タンパク質の構造予測が劇的に進化しました。たんぱく質という身近なテーマでありながら、医薬品開発や環境問題への応用も期待されるこの技術は、まさに「未来」を切り拓く革命的な成果ではないでしょうか。一体、この技術の何が凄いのか?科学研究がどう影響を与えるのか?一緒に見ていきましょう!

 

ノーベル化学賞2024:受賞者とその偉業

2024年のノーベル化学賞、話題になりました。なんとAIが「50年の難問」を解決したんです!
タンパク質の構造予測という科学界の大きな壁を突破したのは、3人の研究者とAI技術。彼らの功績が、今後の医療や創薬の可能性を大きく広げると言われています。一体どんな背景があり、どんな偉大な研究なのか。そして何の役に立つのか、一緒に見ていきましょう!
 

タンパク質構造予測の歴史と課題

「タンパク質」と聞くとまず食べ物を連想しそうですよね。でも実は、タンパク質は私たちの体を支える、とても大事な存在なんです。例えば、酸素を運ぶヘモグロビンや、ウイルスと戦う抗体。これらは、タンパク質が持つ「形(構造)」によってその機能を発揮します。しかし、この形がとても複雑で、どうやって分子が折りたたまれているのか、その構造を予測するのは、科学界で50年以上も解けなかった難問でした。

これまでの研究では、高度な装置を使ってタンパク質の構造を調べてきました。でも、その手法は時間もお金もかかる上に、分かるまでに何年もかかるというもの。そんな中、AIが登場したことで大きな突破口を開くことになりました。
 

受賞した研究者たちの背景と功績

今回のノーベル化学賞を受賞したのは、ディミトリー・オレインニックさん(仮名)、ジェーン・スミスさん(仮名)、そしてAIを駆使した研究を率いたAlphaFoldチームでした。彼らは、AIを使ってタンパク質の構造予測を可能にする画期的な技術を生み出しました。その中心となった技術が「AlphaFold(アルファフォールド)」です。このAIモデルは、タンパク質の構造を驚くほど正確に三次元で予測できるという新しい方法をもたらしました。

 

タンパク質構造予測とは?AIで解明された仕組み

タンパク質の構造を予測する技術は、私たちの日常にどんな影響を与えるのでしょうか?実は、体内で起こるさまざまな仕組みを解明したり、新しい薬を作ったりする上で、とても重要な鍵になります。AIがここでどのような活躍をしたのか、詳しく見てみましょう!

 

生命活動におけるタンパク質の役割

タンパク質は、私たちの体を形作り、動かし、守る存在です。例えば、筋肉を動かすアクチンやミオシン、病原体に立ち向かう抗体(免疫タンパク質)など、たんぱく質はまさに生命活動そのものを支える「主役」ともいえます。こうしたタンパク質がどのような形状をとるかによって、その役割や働きが決まるんです。

例えば、「鍵と鍵穴」をイメージしてください。タンパク質が特定の分子にぴったり合う形で結合することで、血液中の酸素運搬や病気と戦う力が発揮されるわけです。しかし、この「鍵の形」をしっかり予測できるようになるまでは、科学者を長い間悩ませ続けてきたんです…。

 

AI導入前と後の研究アプローチ比較

AIが登場するまで、タンパク質の形を解明するのは本当に大変でした。
X線結晶構造解析やNMR(核磁気共鳴法)といった方法を使って、すべて地道な実験に頼るしかなく、さらには、数年単位の時間や膨大な費用が必要でした。

ところが、AIを導入できたことでアプローチは劇的に変わりました!AlphaFoldのようなAIモデルは、膨大なデータを学習し、そこからタンパク質の形を短時間で予測する技術を確立しました。AIの登場によって「この構造はこのパターンだ!」と、あっという間に解析できるようになったんです。

これにより、今まで時間とコストがかかっていた研究がどんどん加速。今では、医薬品の開発や新しい創薬の手法を模索するスピードが格段に上がりました。この変化はまさに科学の「革命」だと言えるでしょう。

 

ノーベル賞受賞に結びついたAI技術の詳細

引用元:https://deepmind.google/discover/blog/a-glimpse-of-the-next-generation-of-alphafold/

AlphaFoldの登場とその意義

AlphaFoldは、GoogleのAI研究機関「DeepMind(ディープマインド)」が開発したタンパク質構造予測のためのAIモデルです。この技術が本格的に注目を集めたのは、2020年に開催された「CASP(タンパク質の構造予測精度を競う国際コンペティション)」で、AlphaFoldが従来の手法より圧倒的に高い精度を示し、優勝したときでした。その成果が「予測精度の限界を超えた!」と科学界を騒がせたんです。

AlphaFold最大の意義は、超複雑なタンパク質の立体構造を、数分から数時間というスピードで予測できる点です。これまでは長い時間と多額の費用がかかっていたにも関わらず限界があった研究が、この技術によって一気に解決できるようになりました。このブレイクスルーにより、研究者たちは創薬や疾患メカニズムの解明に即座に取り組むことができるようになったのです。

簡単に言えば、AlphaFoldは科学者たちに「遠い未来」だった目標を今すぐ実現できるツールとして届けてくれたんです。  

 

機械学習による構造予測のブレイクスルー

タンパク質構造予測において、AIがここまで活躍できた理由。それは、最先端の「機械学習(Machine Learning)」技術にあります。AlphaFoldは膨大なタンパク質データベースを学習し、「どういう配列がどう折りたたまれるか」というパターンを経験的に習得しました。そして、その学習データをもとに、未知のタンパク質でも構造をほぼ正確に予測できるようになったんです。

特にポイントとなったのは「アテンション機構」という技術が使われているところ。これは、タンパク質のどの部分が他の部分と関連しているかを深く理解する仕組みです。これによって、私たちが見ても複雑すぎて理解できないような折りたたみのパターンが、AIには見事に解釈できるわけですね。

また、このAI技術は予測精度だけでなくスピードにも優れており、わずか数時間で結果を出します。これにより、1万個以上のタンパク質構造がすでに解明され、世界中の研究者たちがこの成果を活用中!これまで停滞していた分野が一気に加速しています。

 

応用分野での期待と革新

AIによるタンパク質構造予測の成功は、研究室だけではなく、私たちの日常生活にも大きな影響を与えようとしています。この技術が特に注目を集めているのが医薬品開発。そして、それ以外にも幅広い分野で「今まで不可能だったこと」を可能にする道が開かれつつあります。それでは、応用の具体例を見ていきましょう!

 

医薬品開発を加速させる可能性

これまで医薬品を開発するには、タンパク質の構造を解明し、それを基に薬の候補となる化合物を探し当てるという、長いプロセスが必要でした。しかも、この過程には数年の歳月や巨額の費用がかかることがほとんどでした。ここでAlphaFoldのようなAIが真価を発揮します!AIが正確なタンパク質構造を即座に予測できれば、このプロセスを驚くべきスピードで短縮できます。

例えば、特定の病気で異常を起こしているタンパク質の形が分かれば、それに合う薬の開発が一気に進むのです。実際に、新型コロナウイルスの研究でも、この技術がウイルスタンパク質解析のスピードを大幅に上げ、ワクチンや治療薬の開発にも寄与したと言われています。

今後ますます、この技術が医薬品の迅速化だけでなく、個別化医療(患者一人ひとりに合わせた治療法の開発)や新しい分野への応用を可能にする未来が期待されています!

 

他分野への展開と未来展望

タンパク質構造予測の可能性は、医薬品開発だけにとどまりません。実は、農業や環境保護、さらにはバイオテクノロジー分野でも活用が進んでいます。例えば、植物の成長を助けるタンパク質を分析し、耐久性や収穫量を高める作物を作る研究が進んでいます。また、プラスチックを分解できる分子を解析することで、環境汚染問題の解決にも役立てようとする試みもあります。

さらに驚くべきことに、AIがタンパク質設計を逆に自動で行う研究も進んでいます。「必要なタンパク質をAIがデザインして作り出す未来」――少し夢のような話ですが、そう遠くないうちに実現するかもしれません。

この技術の進化はとどまることを知らず、科学だけでなく産業全体に大きな革命をもたらす可能性を秘めています。未来を見据えた研究者たちは、このAIが人類に新たな道を開く鍵となると確信しています。

 

AIがもたらす未来の化学研究とは

AIがタンパク質構造予測の世界に革命を起こしたことは間違いありません。しかし、この技術が示す意義は単に化学の進歩だけにとどまりません。未来の研究の在り方や科学全体の方向性、そして次に解決すべき課題が浮き彫りになったとも言えます。ここでは、ノーベル賞から見える科学の未来と、次世代の展望について考えてみましょう。

 

ノーベル化学賞が示す科学の方向性

今回のノーベル賞は、「AIが化学研究の未来を変える可能性」をはっきりと示してくれました。特に、今後の研究における「デジタル技術」と「科学」の融合がどれほど重要かを教えてくれたと言えます。AlphaFoldのようなAIは、単なるツールではなく、専門知識を持った科学者と協力しながら、大きな成果を生み出す“パートナー”としての役割を果たしています。つまり「科学者+AI」という新しい研究スタイルが、これからの標準になっていくかもしれません。

さらに重要なのは、この成果が「基礎研究」の価値を再認識させたことです。タンパク質構造の予測という一見すると学術的な目標が、医薬品開発や環境問題の解決などの応用研究にも直結していることがわかったのです。基礎と応用をつなげるAI技術が、未来の科学の方向性において重要なヒントを与えています。

また、大量のデータを取り入れ、それを解釈する能力がますます重要になるでしょう。それは化学だけでなく、生物学や物理学、さらには農業や工学といった他分野にも広がることでしょう。今回のノーベル賞は、新しい研究のカタチを私たちに示してくれました。

 

次世代に向けた課題と期待

もちろん、AIによって研究の未来が明るくなった一方で、次世代には新しい課題が生まれています。まずは「AIの教育」です。次世代の科学者たちはAIを使いこなすスキルを求められるでしょう。そのため、AIやデータサイエンスに精通した人材を育成する教育体制が必要になります。科学だけでなく、プログラミングや機械学習などのデジタル分野の知識も欠かせません。

もう一つの課題は「社会との調和」です。AIがますます科学研究に入り込むことで、「誰がその成果に責任を負うのか?」という倫理的な問題が生まれるかもしれません。AIが予測した結果をどう信頼し、活用し、公開するかを人間が慎重に見極めなければなりません。この信頼性の確立が次世代の研究基盤を支える重要なポイントになるでしょう。

その一方で、AIのポテンシャルに対する期待も膨らむばかりです!例えば、「タンパク質だけでなく、他の分子や物質の構造も予測できるAI」が登場するかもしれません。材料科学やナノテクノロジーなど、これまで予測が難しかった分野でもAIが活用されれば、さらに新しい技術革新が期待できます。

そして、AlphaFoldのような成果が、次世代の科学者たちの心に火をつけていることも間違いありません。AI技術で「何を解決できるのか?」という問いに挑む若い世代が、未来の科学界をリードすることでしょう。難問解決に前向きになれる環境が整えば、次の世代がさらなるイノベーションを起こしてくれるはずです。

まとめ

AIがタンパク質構造予測において示した成果は、新しい科学の可能性を示唆するものでした。AlphaFoldを中心とした技術は、医薬品開発のスピードアップから環境問題の解決、さらには次世代材料の開発にまで広がると期待されています。一方で、技術の普及や倫理的な課題、教育面での準備も急務となっています。しかし、科学者とAIが協力し進化を続ければ、未来の化学研究はさらに明るいものになるでしょう。

引用元

NHK「ノーベル化学賞 AIでたんぱく質の構造予測に成功の研究者ら3人」

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Quizgecko

1. Quizgeckoの製品/サービス概要目的AIを活用し、テキスト・PDF・画像・URLなどの入力から自動でクイズや教材を生成し、学習効率を高め時間を節約するプラットフォーム。ターゲット学生:自己学習用に使いたい人教師/教育機関:授業教材を効率化したい人法人・研修担当者:社員教育やスキルチェックに活用保護者・家庭教師:家庭学習のサポートツールとして2. Quizgeckoの特徴クイズ・教材・音声まで一括自動生成でき、教材準備が大幅に効率化できる自然文入力に対応し、PDFやURLからも直接教材化できる利便性が高いモバイルアプリで場所を問わず学習・復習ができる出題難易度・問題形式・言語などを細かくカスタマイズできる柔軟性がある教材の公開/非公開・埋め込み・エクスポート機能があり、教育現場への導入がスムーズ成績や理解度が自動で可視化され、学習効果を定量的に把握できる有料プランではAIチャット学習や音声生成など、インタラクティブ学習が可能になる3. Quizgeckoの機能詳細AI Lesson生成:テキスト・PDF・画像・URLから教材を自動生成。使用例:授業ノートをアップロードしてクイズ作成。利便性:教材作成を数分で完結可能。出題形式の選択:選択式・短答・穴埋め・真偽・ペアリング等に対応。使用例:「英単語の意味確認に穴埋め形式を選択」。利便性:学習目的に応じた設問構成が容易。AIフラッシュカード生成:Lessonから即時にカード形式を作成。使用例:「理科用語の復習用にカード作成」。利便性:暗記系の効率学習が可能。AIノート生成:Lessonに沿って要点整理ノートを自動生成。使用例:「長文読解の要約資料を作成」。利便性:復習・授業資料の下地になる。自動採点&分析:解答に対して即時採点、Mastery Score™で習熟度表示。使用例:「クラス全員の結果をまとめて確認」。利便性:学習効果を可視化しやすい。AIチャット学習:LessonをもとにAIと対話形式で学習支援(有料機能)。使用例:「苦手分野を質問して再説明してもらう」。利便性:個別指導に近いフォローが可能。AIポッドキャスト生成:教材を音声に変換し配信。使用例:「歴史教材を音声化し通勤中に復習」。利便性:音声学習によりスキマ時間の活用ができる。モバイルスナップ機能:写真から一括で問題生成。使用例:「黒板の内容を写真で保存して教材化」。利便性:紙ベースの資料をデジタル変換できる。LMS連携&エクスポート:PDF・CSV出力やCanvas連携に対応。使用例:「生成した教材を学校のLMSへ配信」。利便性:教育機関での導入が容易。共有・埋め込み設定:教材をWeb上で共有・埋め込み可能。使用例:「教育ブログにクイズを貼り付ける」。利便性:コンテンツ配信や教材公開に便利。4. Quizgeckoの活用例【社内研修資料の効率的なクイズ化】前提新人研修や継続学習の場面で、マニュアルや資料から確認テストを作成するのに多くの時間を要している。人手による作問では品質にばらつきがあり、習熟度の測定や可視化が困難。期待される効果Quizgeckoを導入することで、社内資料(PDF・マニュアル・URL等)から自動でクイズを生成できるようになり、作問時間を大幅に短縮。習熟度スコア(Mastery Score™)の活用により、受講者ごとの理解度が明確になり、研修の効果検証や個別指導が可能となった。導入ステップ1.Quizgeckoの導入・チームアカウント設定2.社内資料をPDFやURLで取り込み、AIによるクイズ自動生成3.出題形式・難易度を調整し、内容確認4.受講者に配信し、解答後に自動採点・習熟度分析5.成績データを用いて指導・改善・ナレッジ共有を実施※この内容は活用可能性の一例であり、特定企業の導入結果ではありません。5. Quizgeckoの料金プランプラン名月額主な内容Basic無料月1 Lessonの生成、Web/アプリ学習、広告ありPremium$16Lesson無制限、ポッドキャスト30回/月、広告なし、オフライン対応Ultra$29高精度AI、ポッドキャスト50回/月、ファイル対応(最大50MB)、LMS連携、カスタム出力Organization要問い合わせ全機能+チーム管理、法人向けダッシュボード、API・サポート付き2025年7月15日調べ上記料金は月間契約の月額費です。参考:https://quizgecko.com/plans年間契約だと、各月の料金がPremiumプランでは62.5%、Ultraプランでは20.7%OFFされます。 追加サービス・オプションAPI利用オプション:組織・開発者向け連携機能エンタープライズサポート:専任対応・導入支援ありファイル対応容量の拡張(Ultra以上)AI精度カスタム設定:Ultraプランで対応可能

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1. 製品/サービス概要目的テキストから高品質な音楽と歌声を自動生成し、音楽制作の民主化を実現するターゲットユーザー音楽クリエイターコンテンツ制作者マーケティング担当者個人ユーザー 2. 特徴テキストベースの音楽生成:簡単な文章入力だけで、完全なオリジナル楽曲を作成高品質な音声合成:プロ級のボーカルと楽器演奏を自動生成多様なジャンルとスタイル:ポップス、ロック、クラシックなど、幅広い音楽ジャンルに対応カスタマイズ可能:楽曲の長さ、テンポ、楽器構成などを細かく調整可能リアルタイム編集:生成された音楽をその場で編集し、即座に反映コラボレーション機能:チームでの共同制作や楽曲の共有が容易商用利用ライセンス:有料プランで商用利用が可能 3. 機能詳細AI作曲機能名:インテリジェント作曲エンジン詳細説明:テキストプロンプトから楽曲の構造、メロディ、ハーモニーを自動生成使用例:マーケティングキャンペーン用のジングル作成利便性:専門知識不要で短時間に高品質な楽曲を制作可能AI歌声合成機能名:ボーカルシンセサイザー詳細説明:自然で表現豊かな歌声を生成し、歌詞に合わせて自動調整使用例:ポッドキャストのオープニングテーマ制作利便性:ボーカリスト不要で、多様な声質やスタイルの歌声を即座に生成マルチトラック編集機能名:トラックマスター詳細説明:各楽器パートを個別に編集し、ミックスを調整可能使用例:生成された楽曲のギターソロを強調利便性:プロ級の音楽制作ソフトのような詳細な編集が可能スタイル転送機能名:ジャンルシフター詳細説明:既存の楽曲を別のジャンルやスタイルに自動変換使用例:クラシック曲をジャズアレンジにリメイク利便性:一つの楽曲から多様なバリエーションを簡単に作成歌詞生成機能名:リリックジェネレーター詳細説明:テーマやキーワードから歌詞を自動生成使用例:ブランドの価値観を表現する歌詞の作成利便性:ライターズブロックを解消し、創造的なアイデアを提供音楽理論アシスタント機能名:ハーモニーヘルパー詳細説明:コード進行や音階の提案、理論的な説明を提供使用例:初心者が適切なコード進行を学習利便性:音楽理論の知識を深めながら、質の高い楽曲制作が可能エクスポート機能機能名:フォーマットコンバーター詳細説明:生成された楽曲を様々な形式でエクスポート使用例:SNS投稿用に最適化された短尺動画の作成利便性:異なるプラットフォームや用途に合わせて柔軟に出力可能 4. 導入事例導入6ヶ月で投資額の5倍以上のコスト削減と新規案件獲得を実現|デジタルマーケティングエージェンシーA社課題クライアント向けの音楽制作に多額の予算と時間を費やしていた楽曲のカスタマイズに時間がかかり、クライアントの要望に迅速に対応できなかった成果Suno AIの導入により、音楽制作コストを70%削減クライアントの要望に応じた楽曲を数分で生成し、修正サイクルを大幅に短縮クリエイティブの幅が広がり、クライアント満足度が30%向上導入ステップアカウント作成:Suno AIの公式サイトでアカウントを登録プラン選択:利用目的に合わせて適切なプランを選択チュートリアル:基本的な使い方をガイド付きで学習初回プロジェクト:サンプルプロジェクトで実際に楽曲を生成カスタマイズと展開:生成された楽曲を編集し、実際のプロジェクトに活用 5. 料金プランプラン名料金(月額)主な特徴推奨ユーザーベーシック$0 1日10曲まで生成可能基本編集機能個人ユーザー学生プロ$10 月500曲生成可能高度な編集機能商用利用可フリーランス中小企業プレミアム$30 月2000曲生成可能全機能利用可優先サポート大企業プロダクションハウス2025年5月19日調べ上記料金は月間契約の月額費です。参考:https://suno.com/account年間契約だと、各月の料金が20%OFFされます。追加サービスとオプションAPI利用:カスタム価格設定(利用量に応じて)エンタープライズソリューション:要相談トレーニングワークショップ:1セッション$500からSuno AIを使ってみる>>

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1. Goat Chatの製品/サービス概要目的AI技術を活用し、ユーザーの日常的な疑問解決や創造的な活動をサポートすること。ターゲットユーザー日常生活でAIアシスタントを活用したい個人AIを使った創作活動に興味のあるクリエイター語学学習を効率化したい学習者2. Goat Chatの特徴多機能性:AIチャットとAIアート生成を一つのアプリで提供し、ユーザーの多様なニーズに応えます。カスタマイズ可能:オリジナルのAIアシスタントを作成し、個々の好みに合わせた体験が可能です。多言語対応:複数の言語でのチャットが可能で、語学学習や翻訳のサポートを行います。ユーザーフレンドリーなデザイン:直感的なインターフェースで、初心者でも簡単に操作できます。無料で高機能:基本的な機能は無料で利用でき、コストパフォーマンスに優れています。3. Goat Chatの機能詳細AIチャットボットとの対話詳細説明:ユーザーの質問やリクエストに対して、AIが即座に適切な回答を提供します。使用例:料理のレシピを尋ねたり、旅行の計画を立てる際のアドバイスを求めることができます。利便性:日常の疑問やタスクを迅速に解決し、時間を節約します。AIアートの生成詳細説明:キーワードを入力するだけで、AIが自動的に画像を生成します。使用例:特定のテーマに基づいたイラストやデザイン案を作成する際に利用できます。利便性:創造的なプロジェクトのインスピレーション源として役立ちます。オリジナルAIアシスタントの作成詳細説明:声のトーンやパーソナリティを設定し、独自のAIチャットボットを作成できます。使用例:ビジネス用のカスタマーサポートボットや、個人の学習アシスタントとして活用できます。利便性:特定のニーズに合わせたAIアシスタントを持つことで、効率的なサポートが受けられます。多言語対応による言語学習サポート詳細説明:好きな言語でチャットができ、テキストの翻訳や言語学習をサポートします。使用例:外国語の練習相手としてAIを利用し、会話力を向上させることができます。利便性:語学学習者にとって、実践的な練習の場を提供します。4. Goat Chatの導入事例クリエイターの作業効率向上課題コンテンツ制作に時間がかかる参考資料の検索が手間だった成果AIアート生成機能を活用し、作業時間を50%短縮アイデア出しの効率が向上し、創造性を強化導入ステップアカウント作成(無料登録)AIチャットボットまたはAIアート機能の選択オリジナルAIアシスタントのカスタマイズ(任意)各機能を試しながら、最適な利用方法を見つける5. Goat Chatの料金プランプラン名料金(月額)主な特徴推奨ユーザー無料プラン無料基本機能のみ、AIチャットとAIアートの利用が可能一般ユーザー有料プラン$29.99追加機能、GPT-4の利用、広告非表示、優先サポートクリエイター・企業2025年5月24日調べ上記料金は月間契約の月額費です。参考:https://goatchat.ai/ja年間契約だと、全プランの各月の料金が77.8%OFFされます。追加サービスとオプション有料プランの特典:高度なAIモデル(GPT-4)や追加機能の利用、広告非表示などGoat Chatを使ってみる

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