主にワシントン大学のノーベル賞受賞者David Bakerの研究室に所属する研究者らは、他のタンパク質のペプチド結合を切断できる、AIによって設計された酵素タンパク質を開発した。この研究では、RFdiffusion2やProteinMPNNなどのツールを用い、データベースにある既知のタンパク質と設計が類似していない場合でも、触媒アミノ酸を標的配列の近くに配置する構造を構築できることが示された。
ペプチド結合は化学的に非常に安定しており、水中で自然に分解するには数百年かかることがある。生物はこの過程を加速するためにプロテアーゼ酵素を利用する。研究者らは、亜鉛依存性プロテアーゼと、アミノ酸システインに依存するプロテアーゼという2つの機構に焦点を当てた。いずれの場合も課題は、標的結合を攻撃できる触媒中心内に、少数のアミノ酸を正確に配置することだった。
設計酵素はどのように構築されたのか？
チームは、既知の2つの構造、すなわちロブスターの消化器官に由来する亜鉛プロテアーゼと、酵母由来のシステインプロテアーゼから出発した。RFdiffusion2を用いて、触媒アミノ酸同士と切断対象の配列を近づける制約を設けながら、タンパク質の主鎖を生成した。その後、ProteinMPNNが、構造フォールド、触媒部位、標的との相互作用に適合するアミノ酸を主鎖に割り当てた。
研究者らは、システインプロテアーゼのプロジェクトで12本の主鎖と69組のアミノ酸を設計し、亜鉛プロテアーゼのプロジェクトでは135種類の設計を試した。また、複数の設計物の構造を予測するためにAlphaFold3を使用した。データベースには、ツールが既知の構造を単純に再利用したことを示すほど類似したタンパク質は見つからなかった。
測定可能な活性と天然酵素との差
チームは、プロテアーゼ、標的配列、蛍光タンパク質を組み合わせた長いタンパク質の中で設計物を試験し、切断によって反応の成功を検出できるようにした。システインプロテアーゼでは13種類の設計、すなわち試験の19％が成功したが、その活性は基準とした酵母酵素を大きく下回った。
反応に必要な水分子を明示的な制約として組み込まなかった亜鉛プロテアーゼの設計では、89種類中14種類が弱い触媒活性を示した。失敗した設計を分析したところ、反応に必要な位置を水分子が占めている場合があることが明らかになった。水分子の位置を設計に組み込むと、成功率は38種類中35種類に上昇したが、多くの場合、活性は天然酵素の水準を下回った。
研究者らは、活性部位の近くにあるものの触媒には直接関与しないアミノ酸を置換することで、一部の設計を改良した。あるプロジェクトでは、最も優れた改変により、標的配列に対する高い特異性を維持したまま、ペプチド結合の切断速度が109倍向上した。また、亜鉛プロテアーゼの第2版は当初の設計より30倍高い活性を示し、反応を1010倍加速した。
医療応用にとって何を意味するのか？
最終的な実験で研究者らは、アルツハイマー病および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を設計し、そのうち1つは細胞内で意図した標的を切断することに成功した。しかし、既存の設計を改変して新しい配列を標的にする試みはうまくいかず、チームは設計プロセスを最初からやり直すことになった。
この結果は、いくつかの疾患に関連する異常タンパク質を標的とするために、この方法論を利用できる可能性を示しているが、すぐに使える治療法を意味するものではない。タンパク質を適切な場所に届けることは難しく、免疫反応を引き起こす可能性もある。標的が細胞内にある場合、プロテアーゼをコードする遺伝子を対象細胞へ届ける必要が生じる可能性があり、さらなる課題となる。
AIによる設計の限界
実験は、現在の設計ツールが工学的・構造的制約を満たすこと、すなわち望ましい形にタンパク質を折りたたみ、触媒アミノ酸を近づけ、特定の配列に結合させることには優れていることを示している。しかし、それだけで高い酵素活性に必要な微細な詳細まで保証できるわけではない。一部の設計は構造的にはほぼ正しかったものの反応性が低く、その後、小さな変異によって活性が大幅に改善した。
ここで最も重要な点は、AIによるタンパク質設計が理論上の構造を提案する段階を越え、特定の標的に実際に作用する酵素を生み出す段階に進んだことである。しかし、構造と活性の間にある隔たり、そして体内での送達が、依然として治療応用への移行を制限している。研究結果は、DOI 10.1038/s41586-026-11143-wおよび10.1038/s41586-026-11167-2として、Nature誌に掲載された。