計算生物学：AIエージェントのバーチャルラボによる新規のSARS-CoV-2ナノボディの設計
Nature 646, 8085 doi: 10.1038/s41586-025-09442-9
科学は学際的な研究者のチームから恩恵を受けることがよくあるが、多くの研究者は複数の分野の専門家に容易にアクセスできない。大規模言語モデル（LLM）は、多様な領域にわたって研究者を支援する優れた能力を示してきたが、それらの使用の大部分は、オープンエンド型の研究の遂行ではなく、特定の科学的問題への回答に限定されてきた。今回我々は、高度な学際科学研究を行うための人工知能（AI）と人間が協働する「バーチャルラボ（Virtual Lab）」を導入することによって、科学のためのLLMの能力を拡張する。バーチャルラボは、LLM主任研究員エージェントが一連の研究会議を通じてLLM科学者エージェントのチームを導き、人間の研究者が高次のフィードバックを提供するという構成になっている。我々は、バーチャルラボを適用して、重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2（SARS-CoV-2）の最近の変異株に結合するナノボディを設計した。バーチャルラボは、タンパク質言語モデルのESM、タンパク質折りたたみモデルのAlphaFold-Multimer、そして計算生物学ソフトウエアであるRosettaを組み込んだ、新たな計算ナノボディ設計パイプラインを構築し、92種類の新規のナノボディを設計した。実験的検証によって、SARS-CoV-2変異株全体にわたって有望な結合プロファイルを持つさまざまな機能的ナノボディが見つかった。特に2つの新たなナノボディは、最近のJN.1変異株やKP.3変異株に対する結合能の向上を示す一方で、先祖ウイルスのスパイクタンパク質に対して強い結合性を維持しており、これらは研究を進めるのにふさわしい候補であることを示唆している。本研究は、バーチャルラボが、リアルワールドで影響力のある科学的発見をどのように迅速に行うことが可能であるかを示している。
