研究者紹介

タンパク質の立体構造の情報は、タンパク質の機能を制御するための改変を導入したり、結合する化合物をデザインするために必須の情報です。タンパク質の立体構造を基にして、タンパク質の産業利用を可能にするような改変をデザインしたり、タンパク質の機能を制御する薬剤設計を行なっています。 また、構造解析の効率を高めるためAIの利用に取り組んでいます。

目的のタンパク質を確実かつ迅速に結晶化し構造解析や創薬に利用することは難しいとされています。タンパク質の結晶化条件はタンパク質ごとに異なっていて、その探索は、スクリーニングキットを利用した試行錯誤的方法で行われています。 このAIは、過去の膨大なスクリーニングの結果として蓄積された「結晶が得られなかった失敗データ」と、結晶化条件との間の相関を利用して、新しいタンパク質での期待値の高いスクリーニング行動や、検討されていない新たな結晶化条件をご提案します。 ターゲットのタンパク質の結晶条件がなかなか見つからない、精製が大変でたくさんの結晶化実験ができない、数残基の変異で結晶化条件が変わってしまった、などのお困りごとに対してAIがお手伝いします。

X線結晶学は、古くからある技術ではあるが、現在もなお、タンパク質の構造そのものだけでなく、そこに結合する低分子化合物の構造と結合の相互作用を原始レベルかつ高精度で決定することができる、ほぼ唯一の方法です。 結晶学の推進には、ターゲットタンパク質の結晶化必須でそれは一般には困難と言われています。 我々のグループでは、結晶化を支援するAIを開発するとともに、その他の結晶学の解析を難しくしている周辺分野を整備することで、構造解析の成功率を高めています。