MITの研究者たちは、タンパク質の設計を容易にする新しい計算モデルを開発しました。このモデルは、少量のデータに基づいて最適化されたタンパク質の予測を可能にし、GFP（蛍光タンパク質）とAAV（アデノ随伴ウイルス）のタンパク質の最適化バージョンの生成に成功しました。この技術は、タンパク質の無限の可能な配列から最適な変異を予測する際の困難を克服し、タンパク質のフィットネスを表す3次元マップを作成することで、最適なフィットネスのピークに滑らかな経路を通じて到達することができます。
この計算モデルは、タンパク質エンジニアリングの応用範囲を拡大する可能性を秘めています。研究や医療応用において有用なタンパク質を設計するための重要な手法として、他のタンパク質エンジニアリングの問題にも適用可能であることが示されています。今後の研究では、電圧指示タンパク質に関するデータを使用して、この計算技術をさらに発展させる予定です。この技術は、神経科学研究や医療応用のための追加のツールの開発にも利用される可能性があります。
ニュース解説
MITの研究チームが開発した新しい計算技術は、タンパク質のエンジニアリングを容易にし、特に有用なタンパク質の設計に革命をもたらす可能性があります。この技術は、少量のデータに基づいて、最適化されたタンパク質の変異を予測することができます。具体的には、蛍光タンパク質（GFP）やアデノ随伴ウイルス（AAV）のタンパク質など、既に重要な応用を持つタンパク質の最適化バージョンの生成に成功しています。
この技術の核心は、タンパク質の「フィットネスランドスケープ」を作成し、その上で最適な変異へと導く滑らかな経路を見つけ出すことにあります。フィットネスランドスケープとは、タンパク質の機能性を地形のように表現したもので、高い場所（山）が高いフィットネス（機能性）を、低い場所（谷）が低いフィットネスを示します。このランドスケープ上で、最適な変異へと至る経路を見つけることが、この技術の目的です。
この技術の応用は広範囲に及びます。例えば、神経活動を電極を使わずに測定するための電圧指示タンパク質の開発など、神経科学研究や医療応用において重要な進歩をもたらす可能性があります。また、この技術は、タンパク質エンジニアリングの効率を大幅に向上させることができるため、新しい治療法や診断法の開発にも貢献することが期待されます。
しかし、この技術にはいくつかの潜在的なリスクも伴います。例えば、最適化されたタンパク質が予期せぬ副作用を引き起こす可能性があります。また、この技術が生物兵器の開発に悪用されるリスクも否定できません。そのため、この技術の応用にあたっては、倫理的なガイドラインや厳格な規制が必要になるでしょう。
長期的な視点では、この技術は生物学と医学の分野における多くの革新を促進する可能性を秘めています。タンパク質の設計と最適化が容易になることで、病気の治療法や診断法の開発が加速され、人類の健康と福祉の向上に貢献することが期待されます。また、この技術は、生物学の基礎研究においても新たな発見を促す可能性があります。
from A new computational technique could make it easier to engineer useful proteins.
