試験管内でタンパク質を「飼いならす」：酵素の指向性進化

生命の継続にはエネルギーが必要であり、エネルギーの放出、貯蔵、利用はすべて、特殊なタイプのタンパク質である酵素に依存する化学反応を通じて達成される必要があります。これらは生きた細胞によって合成され、生物の内外のさまざまな生化学反応を非常に効率的に触媒し、食品、医薬品、飼料などの生産に広く使用されています。

現在、生命活動のこの化学エンジンは静かな「家畜化革命」を経験している。

酵素。

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農学者が作物の品種を改良するのと同じように、科学者は自然選択のメカニズムをシミュレートして酵素の標的を絞った改変を行います。つまり、遺伝子変異を利用して機能的変異を生み出し、人工的なスクリーニングを通じて最良の個体を保持することで、不活性化しやすい、安定性が低い、副反応が起きやすいなど、天然酵素の多くの欠点を克服します。では、作物を栽培するのと同じように、これらのタンパク質を「栽培化」できるのでしょうか?

1859年、イギリスの生物学者チャールズ・ダーウィンは、彼の最高傑作『種の起源』の中で、人類による作物の栽培化の生物学的原理を説明しました。自然な生殖過程において、生物は時折、自発的にランダムな突然変異を起こすため、同じ種の異なる個体間でも違いが生じます。生産プロセスにおいて、人々は自らの要求に最も適した個体を意図的に保持し、より多くの子孫を繁殖させ、子孫の中から生産ニーズに最も適した個体を選択し保持し続けることで、長い選択プロセスで作物の栽培化を達成します。

このことから、「家畜化」プロセスに必要な要素、つまりランダムな変異とニーズに基づく選択をまとめることができます。 1952年、科学者たちは複数の実験を通じて、細胞生物の遺伝物質は細胞内のタンパク質の合成を指示するDNAであることを明らかにしました。生物学的変異の本質は細胞内の DNA の変化です。作物を栽培化する過程では、変異は主に有性生殖中の遺伝子組み換えと細胞分裂中のランダムな突然変異によって生じます。しかし、この突然変異は非常に稀にしか起こらず、家畜化されるまでには長い時間がかかります。突然変異の頻度を高めるために、科学者たちは当初、紫外線などDNAを損傷する要因を細胞に適用するという、より「暴力的な」方法を採用した。これらの要因は元の DNA に一定の損傷を引き起こし、細胞に DNA の修復を強いることになります。修復の過程では、急いで間違いを犯してしまうことが避けられず、突然変異の頻度が高くなります。しかし、このような突然変異誘発プロセスはあまりにも盲目的です。細胞にダメージを与えやすく、また、標的タンパク質に対応する遺伝子に変異が起こることを保証できないため、無駄な作業が多くなりがちです。

標的遺伝子に突然変異を集中させるために、科学者たちは「分子メス」のような分子生物学技術、ポリメラーゼ連鎖反応（PCR）を発明しました。 PCR は、非細胞系で特定の DNA 断片の複製を実現する技術です。その核となるのは、遺伝情報を忠実に「コピー」する DNA ポリメラーゼです。このタイプの酵素は、新しい DNA の合成を触媒する際に、相補的塩基対形成の原理に従って新しい DNA 分子を綿密に合成することができます。時々「エラー」が発生することもありますが、ほとんどの DNA ポリメラーゼには、「誤ってコピーされた」部分を識別して修正できる独自の「エラー修正」メカニズムがあります。

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特定の遺伝子断片を変異させる必要がある場合、転写を担う DNA ポリメラーゼを「エラー訂正」機構を持たない酵素に置き換え、反応環境中のマグネシウムイオン濃度を高めて DNA ポリメラーゼの「コピーエラー」の確率を高めることができます。

これらの DNA 断片を取得した後、ベクターに接続して細胞に導入すると、特定の遺伝子がランダムに変異した細胞集団を大量に取得できます。この正確に標的を定めた分子編集により、ランダムな突然変異がより多く発生し、突然変異の効率が100倍以上も向上し、まさに「外科的」な遺伝子改変が実現します。

現在、科学者は指向性進化技術を通じて多くの酵素を「家畜化」していますが、この自然選択の模倣には避けられない問題があります。それは、自然界と同様に、実験室で突然変異を起こすことは非指向的であるということです。心の中の設計図からまったく新しいタンパク質を直接作り出すことができれば、生産効率は大幅に向上するでしょう。

コンピュータ技術の進歩により、科学者は情報技術ツールを使用して、タンパク質の三次元構造と対応する機能を予測し、タンパク質の詳細な「設計図」を描き始めました。たとえば、有名な AlphaFold プラットフォームは、高精度のタンパク質構造予測を実現できます。アミノ酸配列の文字列を入力すれば、誰でも対応するタンパク質の構造を確認でき、タンパク質と DNA や RNA などの他の分子との相互作用を予測することもできます。

2024年10月9日、Google DeepMindのデミス・ハサビス氏とジョン・ジャンペ氏は、タンパク質構造の予測により、タンパク質設計の先駆者であるデビッド・ベイカー氏とともに2024年のノーベル化学賞を受賞しました。

画像出典: Nature公式サイト

さらに、タンパク質機能予測システム「CLEAN」は、データベースで詳細かつ正確なタンパク質機能予測を行うことができます。これらのツールは、科学者がタンパク質をより細かく改変し、自然界には存在しない特定の機能を持つタンパク質を作成するのに役立ちます。科学者は、タンパク質の機能に基づいて最も重要な構成要素（最小の活性部位）を決定し、計算ツールを使用して段階的に完全なタンパク質骨格の設計図を生成することができます。複数回の反復と最適化を経て、設計図に従って合成された新しいタンパク質は、予測された構造と非常に一致し、天然タンパク質に近い触媒能力を備えています。

これらの人工知能ツールの助けにより、酵素の研究と作成は将来的に必然的に容易かつ活発になるでしょう。

参考文献:

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著者: 何一文、清華大学卒、修士、中学校教師

査読者：中国科学技術協会研究員、中国科学技術大学准教授、李旭

制作：中国科学普及協会

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