科学者たちは AI を活用して、がんと闘う免疫細胞のための「GPS」を構築しました。
これは、細胞ががん細胞を特定するのを助ける分子ナビゲーションシステムであり、旅行者を新しい住所へと導くGoogleマップのようなものだと、研究者らは7月24日付けのScience誌に報告した。このシステムの核となるのは、人工知能によってカスタム設計された小さなタンパク質で免疫療法の一種であるこのアプローチは「まさに概念実証の段階」だと、デンマーク工科大学リンビー校の医療バイオテクノロジスト、ティモシー・ジェンキンス氏は語る。しかし彼のチームの最終目標は、医師ががん治療に使用できる新たな治療法を開発することであり、ひょっとすると個々の患者に合わせた個別化治療も可能になるかもしれない。
「これは非常にエキサイティングな進歩です」と、シアトルのフレッド・ハッチがんセンターで免疫療法を研究するスタンリー・リデル氏は語る。この研究はまだ初期段階だが、合成タンパク質設計におけるAIモデルの威力を示すものだと彼は言う。こうしたモデルは「がんにとどまらず、様々な疾患に対する全く新しいクラスの治療薬を生み出す可能性を秘めている」。
実際、ジェンキンス氏とその同僚は今年初め、別の医学分野でも同様のAIの進歩を報告しました。それは、ヘビ咬傷に対する抗毒素の改良につながる可能性のある、AI設計のタンパク質です。
現在、研究者たちはAIシステムを新たな標的、つまりがんに向けようとしています。
研究チームは、T細胞と呼ばれる免疫細胞のがん攻撃能力を高める方法を模索していました。T細胞は単独でがんと闘うことができますが、敵を認識できないことがあります。ジェンキンス教授の研究チームは、T細胞を遺伝子操作し、表面に微小なカスタムタンパク質を運ぶようにしました。これらのタンパク質はGPS（位置情報システム）として機能し、T細胞をがん標的へと導きます。この研究は、CAR-T細胞療法やTCR療法といった、
免疫細胞の抗がん能力を高めることを目的とする他の免疫療法技術を基盤としています。
カスタムタンパク質を設計するために、研究者たちは3つのAIツールを活用しました。まず、研究チームはがん標的の構造をRFdiffusionと呼ばれる生成AIモデルに入力しました。このモデルは、既知のタンパク質構造とそのアミノ酸配列（個々のタンパク質へと折り畳まれる構成要素の連なり）に基づいて学習済みです。RFdiffusionは、鍵が鍵穴に合うように標的にぴったり合うタンパク質の形状を提案しました。2つ目のAIモデルは、3D構造に折り畳まれた際に、提案された形状を形成する可能性が高いアミノ酸配列を提案しました。
ジェンキンス氏と彼の同僚たちは、数万通りものタンパク質設計を徹底的に検証し、それら全てをチェックする3つ目のAIモデルの助けを借りて、設計を44の選択肢に絞り込み、実験室でテストしました。そして、そのうちの1つが有力候補に挙がりました。実験室実験では、AIが設計したタンパク質を表面に持つように改変されたヒトT細胞が、メラノーマ細胞を急速に死滅させ、がんの増殖を阻止することができました。
チームの研究は、2024年のノーベル化学賞につながった 計算によるタンパク質設計と構造予測の技術に基づいています。
ジェンキンス氏によると、有望な設計を思いつくのに1、2日しかかからず、実験室で試験するのにも数週間しかかからないという。これは、特定のがん標的に自然に結合できるT細胞受容体と呼ばれるタンパク質を、人体の細胞から探し出す必要がある現在の方法よりも速い。「非常に骨の折れる作業です」と、ニューヨーク市にあるメモリアル・スローン・ケタリングがんセンターの腫瘍内科医兼研究者であるクリストファー・クレバノフ氏は言う。このプロセスには数ヶ月かかることもあり、それでも「治療候補が全く得られないか、ごくわずかしか得られないこともあります」。
クレバノフ氏は、今回の新たな研究は重要な一歩だと考えているものの、AI設計のタンパク質が体内でどのように作用するのかは興味深い点だ。研究者たちがヒトでの臨床試験に進む前に、実験室や動物実験でさらに多くの試験を行う必要があり、それには何年もかかる可能性があると、同じくデンマーク工科大学の合成免疫学者、クリストファー・ハウルム・ヨハンセン氏は述べている。しかし今のところ、ヨハンセン氏によると、チームの研究は「新たな治療法の設計と開発に活用できる新たなツールがツールボックスに加わったことを意味する」という。
引用 https://www.sciencenews.org/article/generative-ai-protein-design-cancer