AIタンパク質設計で新規プロテアーゼ、米ワシントン大学が標的切断に成功

何が報告されたのか

タンパク質はアミノ酸がペプチド結合でつながった鎖であり、その結合は水中で数百年单位で安定と推定されている。しかし生物は、この結合の切断を触媒する仕組みを進化させ、多様なプロテアーゼを生み出してきた。研究チームはこの多様化のプロセスを短絡させ、AIでプロテアーゼを設計することを試みた。

手法の出発点は、2種類のプロテアーゼの触媒中心である。ひとつはザリガニの消化器系に由来する亜鉛プロテアーゼ、もうひとつは酵母に由来するシステインプロテアーゼだ。研究チームは触媒に必要なアミノ酸だけを残し、タンパク質の残りの部分をAIで作り直した。

応用例として、アルツハイマー病や前頭側頭型認知症に関連するタンパク質を標的とする亜鉛プロテアーゼも設計し、細胞内で目的の標的を切断できることを示した。

設計の仕組みと新しさ

設計はRFdiffusion2で酵素の骨格（ペプチド結合が連なる主鎖）を作るところから始まる。研究チームは、触媒に必要なアミノ酸を正しい位置に集めること、切断したい標的のアミノ酸配列を触媒中心の近くに配置することを制約として与えた。

次にProteinMPNNが骨格に沿ってアミノ酸を配置する。各アミノ酸は、骨格が計画どおりに折り畳まれること、触媒部位の形成に合うこと、標的に結合できることという条件を満たすよう選ばれる。最後にAlphaFold3で設計物の構造を予測し、既存データベースに類似構造がないことを確認した。ツールが既存の構造をそのまま流用したのではないことの裏付けとみられる。

既存の酵素をゼロから真似るのではなく、進化が磨いた触媒中心を部品として借り、残りを計算で作る点が新しい。天然のプロテアーゼは切断部位の特異性がまちまちだが、設計では標的配列を指定できる可能性が示された。

どこまで機能したか

システインプロテアーゼでは12種類の骨格に69種類のアミノ酸配列の組み合わせを試し、13件が機能した。成功率は19%だが、いずれもモデルにした酵母の酵素より活性はかなり低かった。

亜鉛プロテアーゼでは135種類の設計を試した。反応に関与する水分子を含めずに設計したものは成功率が低く、89件中14件が弱い活性を示すにとどまった。そこで水分子を正しい位置に置くことを設計条件に加えると、38件中35件が活性を示した。

さらに研究チームは触媒部位の近くにあるが触媒には直接関与しないアミノ酸に注目し、構造を壊さないと予測される変異を網羅的に導入した。その結果、システイン型では最良の設計がペプチド結合の切断を10の9乗倍加速し、標的配列への特異性も保った。亜鉛型でもv2版が元の設計より30倍活性が高まり、切断を10の10乗倍加速した。なお原文ではこれらの指数の上付き文字が失われ「109」「1010」と表記されている。

限界と注意点

最大の課題は活性である。現時点では、ツールに対して「この触媒反応をしたい」と指定する手段がない。そのため設計物は、進化した酵素が持つ微妙な細部を欠いており、構造は得意でも活性は得意とは言えない。研究チーム自身が、ランダム変異の導入で活性が大きく改善したことを、この限界の裏返しとして挙げている。

治療応用への道のりも平坦ではない。タンパク質は必要な場所へ届けるのが難しく、免疫反応を引き起こすこともある。標的が細胞内にある場合は、酵素を作らせる遺伝子を目的の細胞に届ける必要があり、越えるべき壁はさらに高くなる。

加えて、既存の設計を新しい標的配列向けに作り替える試みはうまくいかず、最初から設計をやり直す必要があった。標的を変えるたびに一から設計し直す手間が残る点も、実用化を考えるうえでの注意点である。