タンパク質相互作用データに基づく生成AIによるペプチド配列の設計と実証

• Project/Area Number: 25H01170
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
• Research Institution: Kitasato University
• Principal Investigator: 榊原 康文 北里大学, 未来工学部, 教授 (10287427)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 上田 実 東北大学, 理学研究科, 教授 (60265931) ; 松原 輝彦 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (10325251)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2030-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥45,760,000 (Direct Cost: ¥35,200,000、Indirect Cost: ¥10,560,000); Fiscal Year 2025: ¥7,020,000 (Direct Cost: ¥5,400,000、Indirect Cost: ¥1,620,000)
• Keywords: 生成AI / ペプチド配列 / タンパク質相互作用 / in vitro/in vivo実験 / 生理活性

Outline of Research at the Start

ペプチドは、アミノ酸が結合した短い鎖状分子であり、タンパク質の基本構成要素として重要な役割を果たす。特に、その高い特異性、低毒性、細胞内ターゲットへのアクセスの容易さから、医薬品として多くの利点を持つ。本研究の目的は、自然言語処理で用いられる生成AIモデルの要約機能を活用し、標的タンパク質に相互作用するペプチド配列を設計することである。アミノ酸配列を生化学的な言語として扱い、豊富なタンパク質間相互作用データを活用し、短いペプチド配列を効果的に生成する独創的なアプローチを提案する。生成されたペプチドの結合親和性を生化学実験によって検証し、既存のものと比べて飛躍的に向上していることを示す。