AI駆動の構造洞察でタンパク質変異体の安定性を予測し疾患予防と創薬支援

Tokyo基礎科学研究所の科学者たちは、人工知能を用いてどのように変異がタンパク質の安定性を変化させるかを研究しました。彼らはDeepMindのAlphaFold2プログラムを利用して、タンパク質の構造が変異後にタンパク質が不安定になるかどうかを予測できるかどうかを調べました。この理解は、不安定なタンパク質がアルツハイマーなどの病気を引き起こし、細胞に修復の重い負担をかけることにつながるため重要です。

AlphaFold2は構造生物学に大きな進展をもたらしましたが、主に安定したタンパク質で訓練されたため、いくつかの限界があります。そのため、予測した構造が正確であっても、必ずしも安定性を保証するわけではありません。研究者のジョン・マクブライドとツヴィ・トラスティは、AlphaFoldがタンパク質の折りたたみの物理的な原理を理解しているのか、それとも単に統計的なパターンを認識しているだけなのかを調べようとしました。

この研究の重要な洞察には以下が含まれています。

AlphaFoldが予測した構造は、タンパク質の安定性に関する多くの情報を提供しています。ひずみを測る指標は安定性の変化に関連しており、わずかな構造の変化でさえ、タンパク質の安定性に大きな影響を与えることがあります。

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効果的なひずみ測定は、小さな構造変化を検出する指標です。マクブライドとトラスティは、AlphaFoldによる予測された構造変化が、実験で観察される重要な安定性の変化としばしば一致することを示しました。

これらの情報を理解することで、より優れたタンパク質を作ることが可能になります。科学者たちは、より安定し、効果的に機能するタンパク質を設計することができ、それによって、タンパク質の誤った折りたたみが問題となる疾患の治療や薬剤の開発に役立ちます。タンパク質の構造を調べることで、その安定性を予測できるようになると、バイオテクノロジーや医療において新たな可能性が広がります。

この研究は、AIが科学的発見にどのように寄与できるかを示しています。AlphaFoldはすでにタンパク質の構造を予測できますが、改良が進めばその安定性や機能も予測できるようになるかもしれません。こうした深い理解によって、生物学研究の方法や医療の開発に変革をもたらす可能性があります。

IBSの研究者たちは、AlphaFoldの新しい利用方法を発見し、それが当初の目的を超えていることを示しました。彼らは、構造と安定性の相互作用を研究し、物理的な詳細を理解するための新しいモデルが必要であることを明らかにしました。これにより、タンパク質工学や病気の治療において大きな進歩が期待されます。