深層学習で設計したプロテアーゼが狙った標的タンパク質を切断

ワシントン大学のInstitute for Protein Designの研究者らは、計算設計によって、ほかのタンパク質を任意に選んだ部位で切断する合成プロテアーゼを設計したと報告している。UW Medicineによると、研究チームは深層学習ベースの設計手法を用い、まず標的となる配列を指定し、その配列を切断できる酵素を構築し、さらに複数の実験条件で活性を検証した。Ars Technicaは、元になった研究を踏まえ、この取り組みを、プロテアーゼが自然界で長い時間をかけて多様化してきた過程を「近道する」方法だと説明している。既知の酵素クラスに共通する触媒コアだけを残し、それ以外の部分を再設計するという考え方だ。

この研究が重要なのは、アミノ酸をつないでタンパク質を形作るペプチド結合が、それ自体では化学的に非常に安定だからだ。Ars Technicaによれば、水中にある典型的なペプチド結合は、酵素の助けがなければ数百年にわたってそのまま残り得るという。プロテアーゼは、この問題を、少数の触媒要素をきわめて精密に配置することで解決し、結合の切断を可能にする。だが、その精密さこそが、プロテアーゼ設計を難しくしてきた要因でもある。UW Medicineによると、触媒の「刃」に相当する部分は原子レベルに近い精度で配置しなければならず、さらに天然のプロテアーゼは標的をつかむために微妙な柔軟性に依存していることが多い。

2種類のプロテアーゼ機構を再設計

研究者らは、異なる2種類のプロテアーゼ化学を対象にした。1つはシステインプロテアーゼで、酵素内で活性化されたシステインが標的のペプチド結合に攻撃を加える。もう1つはメタロプロテアーゼで、Ars Technicaはこれを亜鉛プロテアーゼとして説明しており、金属イオンが切断に必要な化学反応を配置し活性化する役割を担う。どちらのケースでも、出発点は白紙ではなかった。研究チームは、酵母由来のシステインプロテアーゼや、ザリガニの消化系に由来する亜鉛プロテアーゼなど、既知のプロテアーゼを基にしながら、重要な触媒残基を保持し、その周囲のタンパク質構造を再設計した。

設計ワークフローについて、Ars Technicaは、研究者らがまずRFdiffusion2を使って、複数の制約条件の下で酵素の骨格構造を生成したと伝えている。設計された骨格は、触媒に必要なアミノ酸同士を近づけるだけでなく、選択した標的配列を活性部位の近くに収められる必要があった。次にProteinMPNNを用いて、その骨格に沿って各位置のアミノ酸配列を割り当て、構造的な適合性、触媒部位の形成、標的結合のバランスを取った。UW Medicineは同じ流れをより広く要約し、深層学習ベースの設計手法で構造を作り、特定配列を切断できる候補をスクリーニングし、さらに実験で得た構造が計算上の設計図と一致することを確認したとしている。

研究チームは、これらのタンパク質が単に既存の天然構造をなぞっているだけではないかも検証した。Ars Technicaによれば、多くの設計候補についてAlphaFold3で予測した構造は、現在のデータベースにある登録構造と似ておらず、既知のプロテアーゼフォールドをそのまま再現しているわけではないことが示唆された。UW Medicineはシステイン系の研究についてさらに踏み込み、得られたタンパク質は、自然界に存在するどのプロテアーゼとも異なるフォールドを取ると述べている。

実験はどのように行われたか

初期の試験は、切断を直接測るアッセイを中心に組み立てられた。Ars Technicaによると、研究者らは、設計したプロテアーゼ、そのプロテアーゼが切断するよう意図された標的配列、そして蛍光タンパク質を1本につないだ長い融合タンパク質を作製した。そして、切断によって蛍光部分が放出されるかどうかを測定した。UW Medicineは、研究チームが精製タンパク質に対して酵素を試験したほか、アルツハイマー病や筋萎縮性側索硬化症に関与するタンパク質から取った配列に対しても試験し、さらに一方の研究では、実験室で培養した生きたヒト細胞の内部でも検証したと述べている。

• システインプロテアーゼは、活性化されたシステイン触媒中心を基に設計された。
• メタロプロテアーゼは、触媒要素として使われる結合金属イオンを中心に設計された。
• 設計候補は、指定した標的配列に対する活性でスクリーニングされた。
• 一部の候補は、アミロイドβのような疾患関連配列に対して試験された。
• 少なくとも1つの研究では、培養ヒト細胞内での実験が含まれた。

システインプロテアーゼのプロジェクトでは、両方の情報源によれば成功率は19％だった。Ars Technicaは、13件の設計が機能したとしつつ、いずれも手本にした天然の酵母酵素より活性は低かったと指摘している。一方、UW Medicineは、これらの酵素が、触媒のない反応と比べて最大3,000万倍の速さで標的配列を切断したと述べる。この2つの説明は矛盾しない。前者は天然の鋳型酵素との比較であり、後者は酵素がまったく存在しない場合との比較だからだ。

メタロプロテアーゼの結果は、2つの情報源でやや異なる形で示されており、注意して読む必要がある。UW Medicineは、設計の36％が活性を示し、意図した標的であるアミロイドβを正確に切断し、その速度は非触媒反応の1億倍だったとしている。これに対しArs Technicaは、より細かな内訳を示している。触媒水分子を設計制約として明示的に含めなかった初期設計では、89件中14件が弱い活性を示した。いっぽう、水分子を正しく配置するよう設計を制約した場合には、38件中35件が何らかの活性を示したという。さらにArs Technicaは、より強い活性を示したある設計では、どこを切るかという特異性が欠けていたとも述べている。これらの数字は、研究の別々の段階や部分集合を指している可能性が高く、単純な矛盾とは見えないが、両情報源だけでは完全には突き合わせられていない。

反復改良で活性と特異性が向上

研究の注目点の1つは、最初の設計が控えめな性能しか示さなかった後に何が起きたかという点だ。Ars Technicaによれば、研究チームは活性部位の近くにありながら触媒そのものには直接関わらない残基を特定し、構造を壊しにくいと考えられる別のアミノ酸に置き換えた。この局所的な最適化によって、性能は大きく改善した。システイン系では、最良のバージョンがペプチド結合切断を10の9乗倍に加速し、しかも意図した標的配列に対して高い特異性を維持したとArs Technicaは伝えている。亜鉛ベースの系では、第2世代のバージョンが元の設計より30倍活性が高く、切断速度を10の10乗倍にまで高めたとされる。

ただし、UW Medicineは、Nature論文として紹介された結果について、より低い代表値を示している。すなわち、システインプロテアーゼでは非触媒反応より最大3,000万倍速く、メタロプロテアーゼでは1億倍速いという記述だ。これらの数字は、Ars Technicaが引用する一部の後期最適化結果と異なるため、各プラットフォームに単一の見出し数字があると考えるよりも、異なる設計や異なる要約レベルにおける到達点を表していると受け止めるほうが妥当だろう。

疾患標的と治療への期待

モデル基質を超えて意味があることを示すため、研究チームは一部の設計を神経疾患に関連するタンパク質へ向けた。UW Medicineによると、アルツハイマー病と筋萎縮性側索硬化症に関与するタンパク質から取った配列を試験したという。Ars Technicaはさらに具体的に、メタロプロテアーゼの研究がアルツハイマー病および前頭側頭型認知症に関連するタンパク質を標的にしており、最終的には細胞内で意図した標的を切断できる設計を得たと伝えている。また重要な教訓として、既存設計の標的だけを付け替える方法はうまく機能せず、新しい配列に対しては設計プロセスを最初からやり直す必要があったとも述べている。

治療上の理屈は比較的わかりやすい。通常の薬や抗体は、基本的に1回に1分子ずつ標的に結合するのに対し、酵素は触媒として作用した後、次の標的へ移ることができる。UW Medicineによれば、設計された1つのプロテアーゼが寿命の間に数千から数百万個の指定標的を切断できる可能性があり、結合型の医薬品より低用量で済むかもしれない。同じ情報源はさらに、切断には従来型の結合ポケットが必須ではないため、しばしば「創薬困難」とされるタンパク質にも対応できる可能性があると論じている。想定される用途としては、ウイルスタンパク質の破壊、細菌毒素の除去、神経変性疾患での異常折りたたみタンパク質の除去、あるいは保護キャップを切り落として特定組織でのみ薬剤を活性化することなどが挙げられている。

未解決の点は何か

今回の研究は勇気づけられる内容だが、報告されている限界と実験の範囲を見れば、医療利用までにはなお長い道のりがある。Ars Technicaは、最初に成功した設計の多くが、その後の最適化で改善したとはいえ、発想の元になった天然酵素よりは概して活性が低かったと強調している。また、実際の送達面での障害にも触れている。タンパク質は目的組織へ届けること自体が難しい場合があり、免疫応答を引き起こす可能性もある。しかも、標的が細胞外ではなく細胞内にある場合には、実装の難しさはさらに増す。

細胞内標的という課題に対しては、送達した遺伝子から細胞自身にプロテアーゼを作らせる必要が出てくる可能性があり、これによって複雑さはもう一段増す。どの情報源も、治療法の実用化が近いとは主張していない。むしろ、より慎重な結論を支えている。すなわち、この研究は、深層学習に導かれたタンパク質設計によって、狙った特異性、測定可能な触媒活性、そして少なくとも一定の細胞内機能を備えた合成プロテアーゼを生み出せる段階に来たことを示した、ということだ。それらの能力が、安全で有効で、しかも送達可能な医薬へ本当に結びつくかどうかは、今後の実証に委ねられている。

英語圏の企業にとって、目先の変化は新しい承認治療の登場ではなく、注視すべき新たな設計能力の出現だろう。バイオテクノロジー企業や製薬企業のチームは、これらの結果を、カスタム触媒タンパク質が結合分子中心の発想を超えて標的選定を広げ得る初期シグナルとして受け止めるかもしれない。とりわけ、古典的な薬剤結合ポケットを欠く疾患関連タンパク質では、その意味は大きい。実務面では、タンパク質工学をめぐる研究開発戦略、提携先の探索、プラットフォーム評価に影響する可能性がある一方で、製造、送達、複雑な組織での特異性、規制上の立証といった主要な実行課題は、なお未解決のままだ。