たんぱく質を人工知能で効率的に改変―新たな医薬品、食品、環境保全などに役立つ物質の開発を加速：東北大学/産業技術総合研究所ほか
(2018年8月31日発表)
東北大学大学院工学研究科の梅津光央教授と、（国）産業技術総合研究所、（国）理化学研究所の研究グループは8月31日、人工知能を使ってたんぱく質の機能改変を大幅に効率化することに成功したと発表した。手始めに生体内での分子レベルの生命現象を観測する緑色蛍光たんぱく質（GFP）から、より蛍光性能の高い新規の黄色蛍光たんぱく質（YFP）を多数見つけ出すことに成功した。
バイオ産業では機能性たんぱく質を改良してその機能を拡張し、新規物質を開発する動きが盛んだ。機能性たんぱく質として特に注目されるのは、ウイルスや細菌などが体内に入った時にそれらと反応して排除しようと働く「抗体」や、生体内で特定の物質を相手に触媒反応によって変化させる「酵素」がある。
これまではたんぱく質に無作為に変異を組み込み、生まれた沢山の変異体たんぱく質の中から欲しいものを一つ一つ実験によって手拾いしてきた。これでは膨大な時間と費用がかかってしまう。
そこで人工知能を導入。少数の変異体を調整して実験し、人工知能のための学習データを見つけた。これを基にどんな変異を導入すれば目的のたんぱく質を豊富に、効率的に得られるかを人工知能によって予測し、目的にかなった変異体群を見つけられるようになった。
先ずは緑色蛍光たんぱく質を使って、より波長が長く蛍光強度も強い新しい黄色蛍光たんぱく質を多数発見する事に成功した。
これまで無作為に変異を加えたものには黄色蛍光たんぱく質が3%しかなかったが、人工知能を使うことによって約70%と非常に高い割合で黄色蛍光たんぱく質が含まれている事が分かった。
人工知能がたんぱく質の機能改善に大幅に効率的である事を示したものとみている。
この手法を抗体や酵素などの機能性たんぱく質の開発に活かすことによって、新規医薬品の製造や食品開発、環境保全物質の開発が進むものと期待されている。
