光は分子振動を引き起こし、癌細胞を破裂させます！ ｜サイエンスデイリー

01

抗生物質耐性菌「スーパーバグ」の排除

アマースト大学の研究チームとその協力者は、病原体が宿主細胞への感染を阻止する重要なメカニズムを発見し、この脆弱な細胞メカニズムを標的とする次世代の薬剤を特定するための試験方法を開発した。この研究論文はACS Infectious Diseasesに掲載されました。

微生物感染症を治療するための典型的な戦略は、有害な細胞に侵入して殺す作用を持つ抗生物質を病原体に投与することですが、水溶性と油溶性の両方を備えた薬剤を設計することは困難です。あるいは、病原細胞はより多くの「排出ポンプ」を発達させて抗生物質を細胞から安全に排出し、その特定の抗生物質に対して耐性を持つようになることもあります。

宿主細胞の細胞壁を貫通するために、病原体は PopD と PopB という 2 つのタンパク質を分泌し、それらを組み合わせて「翻訳アダプター」を形成し、細胞膜を貫通する細胞トンネルを形成する必要があります。トンネルが確立されると、病原細胞は他のタンパク質を注入して宿主への感染を完了することができます。このプロセス全体はタイプ 3 分泌システムと呼ばれます。研究者たちは、病原体を殺して耐性の発達を防ぐことなく、病原体が宿主細胞に感染するのを防ぐためにこのプロセスを妨害することを目指しています。

「翻訳接合部」の形成を阻止できる分子を見つけるために、研究者らは蛍光酵素をトレーサーとして使用する検査を開発した。研究者らは酵素を2つに分割し、半分をPopD/PopBタンパク質に挿入し、もう半分を宿主細胞に挿入した。宿主細胞が突然光った場合、それは PopD/PopB が細胞壁を突破し、ルシフェラーゼの 2 つの半分を再結合することに成功したことを意味します。細胞を暗闇に置いておくと、どの分子が翻訳接合部を破壊しているかを特定することができます。

この研究結果は、病原体を中和できる新薬を特定するために利用でき、公衆衛生の実質的な改善につながる可能性がある。

論文リンク:

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsinfecdis.3c00482

02

調査の結果、次のことがわかりました。

睡眠も学習であり、呼吸は記憶を強化する

ミュンヘン大学の研究チームによる研​​究では、呼吸は睡眠中の記憶の定着に影響を与える潜在的なペースメーカーであることが判明した。この研究論文はNature Communications誌に掲載されました。

研究者らは2回のセッションで20人の参加者に120枚の画像を見せた。すべての画像は特定の単語に関連付けられています。その後、参加者は睡眠研究室で約2時間眠り、目覚めた時に研究者らは参加者の関連性について質問した。学習と睡眠のプロセス全体を通じて、参加者の脳活動と呼吸が EEG を使用して記録されました。研究者らは、睡眠中の脳が、いわゆる低速振動と睡眠スパイク（脳活動が増加する短い期間）の期間中に、以前に学習した内容を自発的に再活性化することを発見した。この研究では、呼吸は特徴的なゆっくりとした振動と紡錘形のパターンの出現と関連しており、睡眠中の記憶処理にも呼吸が重要であることも判明した。

論文リンク:

https://www.nature.com/articles/s41467-023-43450-5

03

「デス・スター」の異性化部位が完全に特定されました。

がん治療薬開発に役立つ可能性

スペインと英国の研究により、タンパク質KRASの異性体部位が包括的に特定され、がん治療薬の開発に役立つ初の完全なKRAS制御マップが提供されました。この研究はネイチャー誌に掲載された。

KRAS は、多くの種類の癌で最も一般的に変異する遺伝子の 1 つであり、その球形と薬物標的の欠如から「デス スター」タンパク質として知られています。 KRAS を制御する唯一の効果的な戦略は、その異所性コミュニケーション システムを標的にすることです。タンパク質を制御するには、鍵（活性部位）を開けることができる鍵（化合物または薬剤）が必要です。タンパク質は、その表面の他の場所にある補助ロック（アロステリック部位）によっても影響を受ける可能性があります。分子が異性体部位に結合すると、タンパク質の形状が変化し、タンパク質の活性や他の分子に結合する能力が変化する可能性があります。異性体部位は、より高い特異性を提供し、副作用の可能性を減らすため、医薬品開発では好まれることが多いです。また、タンパク質の活性をより微妙に変化させることもできるため、その機能を微調整する可能性も生まれます。異性体部位を標的とする薬剤は、一般に活性部位を標的とする薬剤よりも安全で効果的です。しかし、等配電子部位は非常にわかりにくく、40 年の研究で臨床使用が承認された薬剤は 2 つだけです。

この研究では、ディープ変異スキャンと呼ばれる技術を使用してこれらの異性体部位をマッピングし、KRAS には予想よりも多くの強力な異性体部位があることを発見しました。この研究では、タンパク質表面上の容易にアクセスできる4つの異なるポケット内のいくつかの部位が、将来的に有望な薬剤ターゲットであることも発見され、より安全で効果的な薬剤の設計に役立つだろう。

論文リンク:

https://www.nature.com/articles/s41586-023-06954-0

04

光は分子振動を引き起こし、癌細胞を破裂させます！

ライス大学の研究により、光の刺激を受けたときに特定の分子が強く振動する能力を利用して癌細胞を破壊する方法が発見された。この研究はNature Chemistry誌に掲載された。

研究者らは、医療用画像診断に用いられる小さな染料分子の原子が近赤外光の刺激を受けると一斉に振動し、いわゆるプラズモンを形成し、これが癌細胞の細胞膜を破裂させることを発見した。この分子はアミノシアニンであり、医療用画像診断に使用される蛍光合成染料の一種です。

論文リンク:

https://www.nature.com/articles/s41557-023-01383-y

05

科学：世界初の高温超伝導ダイオードの候補材料

数十年にわたり、電子が完璧に流れることを可能にする超伝導材料は、一般的に絶対零度よりわずか数度高い温度でのみこの量子力学的特性を示し、実用化には非現実的でした。

ハーバード大学の研究では、広く研究されている銅酸化物と呼ばれる高温超伝導体の一種を低温デバイス製造の独自の方法で作成および操作し、薄いカップ状の結晶で作られた世界初の高温超伝導ダイオード（基本的には電流を一方向に流すスイッチ）の候補材料を発見しました。この研究論文はサイエンス誌に掲載された。

研究者らは、超高純度アルゴン中で空気を使わない低温結晶操作法を用いて、ビスマスストロンチウムカルシウム銅酸化物（「BSCCO」）の2つの極めて薄い層の間にクリーンな界面を設計した。 BSCCO は高温超伝導体と考えられています。研究者たちはまず、BSCCO を 2 つの層に分けました。それぞれの層の幅は人間の髪の毛のわずか 1000 分の 1 です。次に、マイナス130度で、斜めのウエハースでアイスクリームサンドイッチを作るように、2つの層を45度ねじって積み重ね、壊れやすい界面で超伝導性を維持した。研究者らは、抵抗なくインターフェースを通過できる最大の超電流は電流の方向によって異なることを発見した。最も重要なことは、研究者らがこの極性を反転させることでインターフェースの量子状態を電子的に制御できることも実証したことだ。この制御により、研究者は切り替え可能な高温超伝導ダイオードを効果的に作成することができました。

論文リンク:

https://www.science.org/doi/10.1126/science.abl8371

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新しい超伝導材料はオンまたはオフにできる

ワシントン大学の研究により、外部刺激に対して独特の感度を持ち、その超伝導特性を任意に高めたり抑制したりできる超伝導材料が発見された。この研究は『サイエンス・アドバンス』誌に掲載された。

超伝導とは、電流が抵抗ゼロで物質を流れることができる物質の量子力学的状態です。この研究で発見された物質は、鉄、コバルト、ヒ素原子の超伝導層の間に挟まれた強磁性ユーロピウム原子の平らなシートで構成されています。この材料の複数の相の間には密接な競争関係があります。小さな歪みや磁場を加えると、一方の位相が他方の位相を超え、超伝導機能がオンまたはオフになります。

この材料は、より効率的な大規模コンピューティングにつながる可能性があり、次世代の産業用電子機器の超伝導回路にも使用できる可能性がある。

論文リンク:

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adj5200

07

心臓ベストは突然の心臓死のリスクを予測できる

ロンドン大学ユニバーシティ・カレッジの研究によると、心臓の電気的活動を詳細に記録するベストは、突然の心臓死のリスクが高い人々をより正確に特定するために使用できる可能性があるという。この研究は「Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance」に掲載された。

ECGIベストの256個のセンサーからの電気データは、磁気共鳴画像法（MRI）で撮影された心臓の構造の詳細な画像と組み合わされ、心臓と心臓を流れる電気活動の波の3次元デジタルモデルを作成します。このベストは再利用可能で、わずか5分で装着でき、時間の節約にもなるため、標準的なケアで使用されることが期待されています。この研究では、77 人の患者を対象にベストの実現可能性を評価し、信頼性と耐久性があることが判明しました。それ以来、このベストは800人の患者に使用され、効果を上げています。このベストは現在、肥大型心筋症や拡張型心筋症などの患者の心臓をマッピングするために使用されている。

このベストは、人々が将来、生命を脅かす不整脈のリスクをより正確に特定するのに役立つ、迅速で費用対効果の高いスクリーニングツールになる可能性があり、また、医薬品、新しい心臓装置、ライフスタイル介入が心臓の健康に与える影響を評価するのに役立つ可能性がある。

論文リンク:

https://www.ucl.ac.uk/news/2023/dec/heart-vest-could-help-predict-sudden-cardiac-death-risk

08

調査の結果、次のことがわかりました。

AIは人がいつ死ぬかを予測できる

デンマークの研究によると、人工知能は人々の居住地、教育、収入、健康、労働条件に関する登録データを分析し、人生の出来事を高い精度で予測し、死亡時刻を推定することさえできるという。この研究はNature Computational Scienceに掲載されました。

研究者らはlife2vecと呼ばれるモデルでデンマーク人600万人の健康データと労働市場への関わりを分析した。 Life2vec は、さまざまなデータを整理する数学的構造であるベクトルの大規模なシステムにデータをエンコードします。このモデルは、出生時期、就学、教育、賃金、住宅、健康に関するデータをどこに配置するかを決定します。モデルのトレーニングの初期段階を終えると、他の最先端のニューラル ネットワークよりも優れたパフォーマンスを発揮し、性格や死亡時刻などの結果を高い精度で予測できるようになりました。

もちろん、life2vec モデルには、機密データの保護、プライバシー、データ内の偏りなど、倫理的な問題もいくつかあり、これらの課題をより深く理解する必要があります。研究者たちは、次のステップはテキストや画像、あるいは社会的つながりに関する情報など、他の種類の情報を組み込むことだと考えている。データの使用により、社会科学と健康科学の間の相互作用のまったく新しい道が開かれます。

論文リンク:

https://www.nature.com/articles/s43588-023-00573-5

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Nature :人工知能が超強力な結合能力を持つタンパク質を生成

ワシントン大学医学部の研究では、ソフトウェアを使用して、ヒトホルモンを含むさまざまな難しいバイオマーカーに極めて高い親和性と特異性で結合するタンパク質分子を作成しました。この研究はネイチャー誌に掲載された。

この研究では、新しいタンパク質形状を作成するための生成モデルである RFdiffusion と配列設計ツールである ProteinMPNN を組み合わせた、高度なディープラーニング手法を使用した新しいタンパク質設計アプローチを紹介します。研究者らは、これらのツールを新たな方法で組み合わせることで、ペプチドのアミノ酸配列などの限られた標的情報を使用して結合タンパク質を生成しました。

この進歩により、科学者は病気の検出と治療のための抗体に代わるより安価な代替品を開発できるようになるかもしれない。

論文リンク:

https://www.nature.com/articles/s41586-023-06953-1

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人工知能が多結晶材料の謎を解明

多結晶材料は情報機器、太陽電池、電子機器などに広く使用されています。産業界で多結晶材料を使用する際の大きな問題は、応力と温度の変化によって小さな結晶欠陥が形成される可能性があることです。転位と呼ばれるこれらの欠陥は、格子内の原子の規則的な配列を乱し、電気伝導性と全体的な性能に影響を与えます。

日本の名古屋大学の研究チームは人工知能を利用して、多結晶材料の転位を理解するための新しい方法を発見した。この研究は『Advanced Materials』誌に掲載された。

研究チームは、新しいタイプの人工知能を使用して、太陽光パネルに広く使用されている材料（多結晶シリコン）の画像データを分析しました。 AIは仮想空間に3次元モデルを作成し、研究者が材料の特性に影響を与える転位クラスターの領域を特定するのに役立ちました。研究者らは転位クラスターの領域を特定した後、電子顕微鏡と理論計算を使用してこれらの領域がどのように形成されるかを理解しました。彼らは結晶格子内の応力分布を明らかにし、粒子間の境界に階段状の構造を発見した。これらの構造は、結晶成長中に転位が発生する原因であると考えられます。

この研究は、高性能材料の普遍原理を確立する道を示しており、革新的な多結晶材料の創出に貢献し、社会に革命的な変化をもたらす可能性を秘めていると期待されます。

論文リンク:

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202308599

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VideoPoet: ゼロショットビデオ生成のための大規模言語モデル

最近、Google は、テキストからビデオ、画像からビデオ、ビデオのスタイル設定、ビデオのイン ピクチャおよびアウト オブ ピクチャ、ビデオからオーディオなど、さまざまなビデオ生成タスクを実行できる Large Language Model (LLM) VideoPoet をリリースしました。

最近では、さまざまな状況で優れた機能を発揮するビデオ生成モデルが次々と登場しています。ビデオ生成における現在のボトルネックの 1 つは、一貫性のある大規模なアクションを生成する能力です。この分野の他のモデルと比較して、VideoPoet は、各タスクごとに個別にトレーニングされたコンポーネントに依存するのではなく、複数のビデオ生成機能を単一の LLM にシームレスに統合します。

具体的には、VideoPoet に取り込まれた画像をアニメーション化してモーション効果を生み出したり、ビデオ (オプションで切り取りまたはマスク) を内側または外側に描画して編集したりできます。様式化の面では、モデルは奥行きと​​オプティカルフロー（動きを表す）の表現を含むビデオを取り込み、その上にコンテンツを描画してテキストガイドのスタイルを生成します。

論文リンク:

https://www.nature.com/articles/s41467-023-43445-2