東京大学とノースウェスタン大学の共同研究チームは、たんぱく質の構造的な安定性を超並列に測定する方法を新たに開発。90万種類程度をまとめて測定することに成功した。疾患の原因となるアミノ酸変異の特定やタンパク質医薬の効率的な合成を補助する人工知能（AI）の開発につながりそうだ。
東京大学とノースウェスタン大学の共同研究チームは、たんぱく質の構造的な安定性を超並列に測定する方法を新たに開発。90万種類程度をまとめて測定することに成功した。疾患の原因となるアミノ酸変異の特定やタンパク質医薬の効率的な合成を補助する人工知能（AI）の開発につながりそうだ。 たんぱく質の構造安定性とは、たんぱく質が特定の機能的な構造をどれだけ保ちやすいかを示す指標で、機能を示すたんぱく質分子の割合を規定するため、非常に重要な性質の一つである。今までは、一度の実験で1種類のたんぱく質の構造安定性しか測定できなかったため、それらを比較、検証するためには多くの時間と費用がかかっていた。 研究チームは今回、(1)たんぱく質のアミノ酸配列情報をデオキシリボ核酸（DNA）配列情報へと変換する、(2)タンパク質の構造安定性を定量するためにタンパク質の切断酵素であるプロテアーゼ酵素を用いる、という二つの工夫を凝らすことで、タンパク質の構造安定性を効率よく測定する手法を開発。一度の実験で約90万種類のタンパク質の構造安定性を測定することに成功した。 さらに、このような実験を数回繰り返し、その中から質の高いデータを選定し、約80万種類のタンパク質の構造安定性のデータセットを取得し、公開した。過去の文献を統合したタンパク質の構造安定性に関するデータベースは、約3万種類の情報に留まっていたので、約25倍以上の大きさのデータベースを新たに提供したことになる。 研究論文は、ネイチャー（Nature）に2023年7月19日付けで掲載された。（中條）
