生物工学：AIで再設計した出発点と結果がタンパク質進化を強化する
Nature 657, 8131 doi: 10.1038/s41586-026-10820-0
人工的に設計されたタンパク質や実験室内で進化させたタンパク質は、安定性、活性または特異性が最適でないことが多い。本研究で我々は、実験的な酵素進化が抱える課題に対処するため、人工知能（AI）に基づくタンパク質配列設計を適用した。ProteinMPNNモデルを用いて、3種類の異なるボツリヌス神経毒素（BoNT）プロテアーゼを再設計したところ、安定性が向上し、触媒効率を完全に維持したバリアントが生成された。我々は、再設計された酵素は対応する野生型（WT）酵素よりも変異に対して頑健な可能性があり、そのため、新たな機能を進化させるためのより優れた出発点になり得るという仮説を立てた。そこで我々は、AIで再設計したプロテアーゼと、それぞれに対応するWTプロテアーゼを出発点として、一連のファージ支援連続進化実験を並行して実施した。3種類のいずれについても、再設計酵素を出発点として進化させると、同一の選択条件でWTプロテアーゼを進化させた場合よりも、活性の高いプロテアーゼが一貫して得られた。4回の進化実験を通じて、再設計は変異に対する頑健性を付与し、再設計しなければ到達できなかった高機能配列に到達できた。この点は、再設計酵素の進化で得られた変異が、WT酵素を背景とした場合には機能しなかったことによって確認された。再設計が出発点周辺の配列空間における適応度を高める場合、再設計した出発点はより速く適応した。さらに我々は、WTおよびAI再設計型のBoNT/Eプロテアーゼの両方を、治療上重要なタンパク質であるアタキシン2を選択的に切断するよう進化させた。再設計出発点から進化したプロテアーゼは、天然基質の切断を最小限に抑えながら、より高い触媒効率と安定性を示し、アタキシン2に対する選択特異性は、WT BoNT/Eから進化させた最も高性能なバリアントの79倍を超えた。今回の研究は、AIで再設計した出発点を用いて、天然タンパク質から進化させた酵素よりも優れた性質を持つ酵素を進化させるための実用的なワークフローを確立するものであり、タンパク質科学に幅広い意義を持つ。
