タンパク質の『機能改変』、人工知能で大幅に効率化
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東北大学は8月31日、梅津光央氏（同大大学院工学研究科教授）、齋藤裕氏（産業技術総合研究所人工知能研究センター研究員）、亀田倫史氏（主任研究員）、津田宏治氏（理化学研究所革新知能統合研究センターチームリーダー）らの研究グループによって、人工知能と実験を組み合わせ、タンパク質の機能改変を従来よりも大幅に効率化する手法の開発に成功したと発表した。
同研究成果は、米国の「ACS Synthetic Biology」（電子版）に掲載された。
多額の費用が必要、課題もあるタンパク質の『機能改変』
バイオ産業の研究開発では、抗体・酵素などの機能性タンパク質を改変し、その機能を向上する『機能改変』のニーズが広く存在している。
従来では、対象のタンパク質にランダムな変異を導入することで多数の変異体タンパク質（ライブラリー）を調製し、その中から目的の機能を有したタンパク質を実験から探し出す方法がとられてきた。
しかし、この方法では、多数の変異体について実験を行うことから、多額の費用を必要とする。
また、変異体は膨大な数があり得るため、ライブラリーの中には、目的の機能を有したタンパク質が全く含まれていない可能性があることも課題となっている。
人工知能と実験を組み合わせ、タンパク質を自動設計
今回、同研究グループは、人工知能を活用して、タンパク質の『機能改変』を効率化する手法を開発することに成功。
同手法では、従来の実験（ランダムな変異導入で少数の変異体を調製）を行い、人工知能のために学習データを取得。
次に、「ベイズ最適化（人工知能技術のひとつ）」によって、どのような変異を導入することで目的の機能を有するタンパク質を得られるかの予測を実施。
人工知能と実験を組み合わせることで、目的の機能を有するタンパク質を豊富に含み、安価に実験を行える小規模な変異体群（スマートホットライブラリー）の提案も可能になるという。
「蛍光タンパク質」の機能改変で有効性を実証
今回の研究では、同手法を「緑色蛍光タンパク質（GFP）」を「黄色蛍光タンパク質（YFP）」へ改変する問題に適用した。
その結果、「新規YFP（「既知YFP」より長波長で蛍光強度も高い）」も多数発見に成功。
また、従来のライブラリー（ランダムな変異導入で調製）には「黄色蛍光タンパク質」は『約3％』しか含まれていなかったのに対し、人工知能が提案したライブラリー（従来のライブラリーを学習データとして活用）では、黄色蛍光タンパク質が『約70％』という非常に高い割合で含まれていたという。
医療・食品・環境の様々な機能性タンパク質の開発
今回の成果は、人工知能がタンパク質の機能改変に有効であることを示しすもの。
同研究グループでは、今後、抗体や酵素などの医療・食品・環境で活躍できる様々な機能性タンパク質の開発を行う際に、今回開発した手法の応用が期待されるとしている。
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