少ない実験で植物のタンパク質を改良する新AI技術「unZipro」

AIがタンパク質の改良を効率化、植物の品種改良研究にも新たな可能性

植物の品種改良や遺伝子編集に関わるタンパク質を、少ない実験回数で改良するAI技術「unZipro（アンジプロ）」が開発されました。タンパク質の立体構造とアミノ酸配列の関係をAIに学習させ、機能の向上が期待できる変異を予測する仕組みです。研究では9種類のタンパク質を対象に性能を検証し、遺伝子編集に関わる活性を最大28倍に高める成果が報告されています。^[1]

従来のタンパク質改良では、多数の候補を実験で調べたり、結果をもとにAIの予測を繰り返し調整したりする必要がありました。unZiproは、幅広いタンパク質に共通する構造上の特徴を事前に学習し、さらに構造が似たタンパク質の情報を取り入れることで、約10候補という小規模な実験から有望な変異を探せる点が特徴です。また、実験で立体構造が解明されていないタンパク質についても、AlphaFold3などによる予測構造を利用できます。

作物の病気への耐性や遺伝子編集の研究にどう役立つ？

植物のタンパク質は、実際の植物体内で働きを確かめる必要があるため、一度に大量の候補を試すことが難しいという課題があります。今回の研究では、植物の遺伝子の働きを調節する転写因子や、ウイルスへの抵抗性に関わるタンパク質の改良も検証されました。こうした技術は、作物の性質を調整する研究や、ウイルスへの耐性を高める品種改良の研究に役立つ可能性があります。ただし、今回報告されたのはタンパク質改良の研究成果であり、家庭菜園や農業の現場で直接利用できる技術になったわけではありません。植物の病気への対策や、今後の品種改良技術に関心がある方にとって、その基礎となる研究の進展を知る機会になりそうです。