機械学習活用のタンパク質機能予測による新技術の確立

機械学習と分子シミュレーションによるタンパク質機能予測

国立研究開発法人産業技術総合研究所（以下、産総研）では、最新の研究により、タンパク質の機能値を高精度で予測する新しい方法を開発しました。この研究は、分子シミュレーションとタンパク質言語モデルを利用した機械学習手法を用いており、特に実験データが限られた場面でも有効です。これにより、機能性タンパク質の効率的な設計が期待されます。

機械学習の重要性

近年、触媒や特定分子の認識など様々な役割を担うタンパク質の機能予測は、工業や医療の分野で非常に重要な課題となっています。従来、機械学習を用いたタンパク質の機能予測には大量の実験データが必要で、時間とコストの負担が大きいという問題がありました。このため、少数の実験データでも高精度の予測ができる方法の開発が求められていました。

新手法の技術的アプローチ

今回の研究では、分子シミュレーションによって計算された機能値を疑似教師データとして活用する新たな手法が提案されています。これは、既存の実験データに加え、コンピュータ上でタンパク質の構造や動きを再現することで得られた計算結果を教師データとして取り入れるものです。この手法により、従来よりもより多様な機能の予測が可能となり、安定性だけでなく、結合親和性や酵素活性なども含めて、幅広く活用できるようになりました。

研究結果の実証

研究チームは、酵素CYP2C9の反応活性の予測において、50件の実験データを利用した状況で、分子シミュレーションとタンパク質言語モデルにより約4,600件の疑似教師データを追加し、予測精度を約37%向上させることに成功しました。また、同じ精度を得るために必要な実験データの数を87%削減することができました。

今後の展望

今後この手法は、抗体や酵素などの機能性タンパク質の開発に活用される予定です。また、研究チームはこの手法を利用したタンパク質設計システムを実用化し、大学や企業での機能性タンパク質開発に貢献することを目指しています。

研究の背景

タンパク質は生体内でさまざまな機能を担う生体分子で、産業や医療の分野でも多くの応用が期待されています。これらの機能を効率的に設計するためには、機械学習を活用してタンパク質の機能を予測し、あらゆる条件において高精度の結果を得ることが求められています。双方の技術を組み合わせることで、現状の限界を克服し、より多くの医療・産業用途に対応できる機能性タンパク質の開発が期待されています。

論文情報

この研究成果は、2025年10月10日に『Briefings in Bioinformatics』に掲載される予定です。執筆者には、出口鉄平氏、小林海渡氏、齋藤裕氏が名を連ねています。研究の詳細な論文は、こちらから確認できます。

産総研が進めるこの革新的な手法は、抗体や酵素などの機能性タンパク質の効率的な設計を進め、医療や産業の現場で大きな影響を与えることが期待されます。