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毎日新聞2024/3/22 10:00(最終更新 3/22 10:00)有料記事1830文字
AIを使って発見した黄色に光るタンパク質=レボルカ提供
人工知能(AI)の応用が研究の世界にも広がっている。今最もホットな分野が「たんぱく質の設計」だ。対話型AIが自然な文章を作るように、役に立つたんぱく質をAIがデザインしてくれるというのだ。「大戦国時代」とも言われる、その最前線をのぞいた。
意外な共通点
「肺がんの薬になるたんぱく質をデザインして」。コンピューターにそう指示すれば、候補となるたんぱく質の設計図を提案してくれる――。「精度に課題はあるが、実はそういったこともできる段階にある」。北里大未来工学部で特任教授も務める産業技術総合研究所の斎藤裕・主任研究員(生命情報学)は語る。
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2022年末、米オープンAIが対話型AI「チャットGPT」を発表し、生成AI技術が瞬く間に世界に広がった。これを用いた研究開発のターゲットとして、たんぱく質が注目されている。
たんぱく質は体を作る分子だ。ある物質を別の物質に効率良く変える酵素や、病原体を排除する抗体として働いている。
言語と同じAI技術が使える
意外かもしれないが、たんぱく質と言語は共通点がある。言語の場合、単語や文字の組み合わせによって、意味のある文章を無数に作ることができる。
たんぱく質も同じだ。
たんぱく質は20種類のアミノ酸が1本の鎖のように連なってできる。アミノ酸の並びや組み合わせの違いで、立体的な構造が大きく変わる。構造が変わると、たんぱく質は全く別の機能を持つ。斎藤さんは「アミノ酸を文字や単語、たんぱく質を文章と置き換えればAIで同じように扱える」と話す。
コスパ、タイパ良し
新しい機能のたんぱく質を作ろうとすると、多くの時間と費用がかかるのが常だった。20種類のアミノ酸を20個並べるだけでも、配列パターンは宇宙の星の数にも匹敵する20の20乗通り。たんぱく質は300個ほどのアミノ酸でできているものが多く、一つ一つ作って調べることは事実上不可能だ。
たんぱく質の設計、従来は……
そこで従来は、既知のたんぱく質の配列をもとに予想を立て、実際に新たな配列のたんぱく質を合成。予想通り機能するか確かめる手順を何度も繰り返して、ようやく目的に近いたんぱく質を探り当ててきた。
ところがAIは、無数の候補の中から、可能性の高い配列を提示してくれる。時間や費用は劇的に減る。
斎藤さんと梅津光央・東北大教授(たんぱく質工学)らは18年、緑色に光るたんぱく質「GFP」のアミノ酸配列を変え、黄色く光るたんぱく質「YFP」を効率良く作ることに成功した。
チームはまずGFPの配列をランダムに変え、たんぱく質の機能がどう変わるかをAIに学習させた。そして、AIに黄色く光るたんぱく質の配列を予測させたところ、AIが複数提案した。チームは同様の手法で21年、アミノ酸をつなぐ化学反応を従来の約5倍効率良く促す酵素を発見した。
斎藤さんは「数年後にはたんぱく質設計の世界が大きく変わっているだろう」と予言する。
「進化」も組み込む
民間企業の関心も高まっている。その一つが、梅津教授らが21年に設立した東北大発ベンチャー企業「レボルカ」だ。
たんぱく質の設計、AIを使えば……
同社が独自開発した、たんぱく質を設計するAI技術「aiProtein」は、たんぱく質の「進化」を組み込む。生体にとって重要なたんぱく質は、生物の進化に合わせてわずかに配列を変えながら受け継がれてきた。わずかに配列が違うため、機能は同じでも効率が異なる場合がある。こうした進化分子工学の理論とAIを組み合わせることで「100個ほどの候補の機能を確かめれば、約10万個の中から最適なものを選び出せる」と梅津教授は説明する。
同社は国内の製薬企業や化学メーカーと共同研究を進め、バイオ医薬品の自社開発も目指している。浜松典郎社長は「人間が頭で考えても得られなかった構造や自然にはない高い機能を持つたんぱく質が得られる可能性がある」と強調する。
巨大企業が参入
この分野の世界の動きを、斎藤さんは「大戦国時代」と評する。
米国のIT大手メタや半導体大手エヌビディアは大量の学習データからたんぱく質を設計するモデルを開発している。さらにデータが増えれば、対話型AIのように急激に性能が上がる「創発」が起きる可能性もある。新たな研究成果が日々論文になっており、「数カ月先が読めない状況」(斎藤さん)という。
浜松社長は「海外ではここ3~4年、動きが活発になっている。新しい波が出てきている今、国内企業としても立ち向かっていかないと」と気を引き締める。【松本光樹】