AlphaFoldの登場をはじめとする近年の技術革新により、タンパク質の立体構造を高い精度で予測できるようになり、さらに機械学習を活用して、これまで自然界には存在しなかった新しいタンパク質を設計することも可能になってきました。しかし、計算機上で優れた設計が得られたとしても、そのタンパク質が実際に意図した構造や機能をもつとは限らず、設計したタンパク質を実験的に実現することは、いまだ容易ではありません。
今回、私たちは、研究室の主要な研究対象である銅・亜鉛スーパーオキシドディスムターゼ（SOD1）に着目し、単量体化したSOD1に選択的に結合する新しい人工タンパク質の設計と作製に成功しました。 SOD1は通常、ホモ二量体として機能します。一方、家族性筋萎縮性側索硬化症（ALS）に関連する変異型SOD1では、単量体化を経て異常なオリゴマーや凝集体が形成され、これらが運動ニューロンの変性に関与すると考えられています。
私たちが設計・作製した人工タンパク質 #313-604 は、単量体型SOD1には結合する一方、正常なホモ二量体型SOD1にはほとんど結合しません。さらに、SOD1のオリゴマー化や、アミロイド線維と呼ばれる線維状凝集体の形成を抑制することも明らかになりました。
今回の成果は、精製タンパク質を用いた試験管内での実験によるものであり、今後は細胞や動物を用いた検証が必要です。それでも、病態に関連する特定のタンパク質状態を認識し、その異常な集合を抑える分子をde novoに設計できる可能性を示した点で、タンパク質設計を活用した新しい創薬研究につながる成果と考えています。
本研究は、博士課程1年の髙橋君を中心に進められ、Communications Chemistry に掲載されました。また、慶應義塾大学からも本研究成果についてプレスリリースを発表しています。
日経バイオテク、生物通（中国語）、Еда Здраве（ブルガリア語）
Recent advances in protein science, exemplified by AlphaFold, have made it possible to predict protein structures with remarkable accuracy. Machine-learning-based methods have also opened the door to designing entirely new proteins that do not exist in nature. However, obtaining a promising design computationally does not necessarily mean that the protein will adopt the intended structure or perform the desired function experimentally. Turning a computational design into a functional protein therefore remains a major challenge.
In this study, we focused on copper/zinc superoxide dismutase (SOD1), one of the major research targets in our laboratory, and successfully designed and produced a de novo protein that selectively binds to monomeric SOD1. SOD1 normally functions as a homodimer. In familial amyotrophic lateral sclerosis (ALS), however, disease-associated SOD1 variants are thought to undergo monomerization followed by the formation of abnormal oligomers and aggregates, which may contribute to motor neuron degeneration.
The artificial protein we designed, #313-604, binds to monomeric SOD1 but shows little detectable binding to the native homodimeric form. Remarkably, #313-604 also suppresses SOD1 oligomerization and the formation of fibrillar aggregates known as amyloid fibrils.
Our present findings were obtained from in vitro experiments using purified proteins, and further validation in cellular and animal models will be required. Nevertheless, the ability to design a protein de novo that recognizes a disease-related conformational state of another protein and suppresses its abnormal assembly highlights the potential of computational protein design as a new approach to therapeutic development.
This work was led by Takahashi-kun, a first-year doctoral student, and has been published in Communications Chemistry. Keio University has also issued a press release highlighting this research.
