変分オートエンコーダを用いた真核生物における多様な機能的なミトコンドリア標的配列の設計

ミトコンドリアはエネルギー生産と代謝において重要な役割を果たしており、これにより代謝工学や疾患治療の有望な標的となっています。しかし、乗客タンパク質が局在効率に及ぼす影響が知られているにもかかわらず、ミトコンドリア標的化のために特徴付けられたタンパク質局在タグはごく少数に過ぎません。この制約に対処するために、我々は変分オートエンコーダー（Variational Autoencoder）を用いて新しいミトコンドリア標的化配列を設計しました。インシリコ解析では、生成されたペプチドの高い割合（90.14%）が機能的であり、ミトコンドリア標的化に重要な特徴を有することが明らかになりました。我々は4つの真核生物で人工的なペプチドを特徴付け、概念実証として経路隔離を通じて3-ヒドロキシプロピオン酸の滴度増加と、5-アミノレブリン酸シンターゼのデリバリー改善（それぞれ1.62倍と4.76倍）を示しました。さらに、潜在空間補間を用いて二重標的化配列の進化的起源についても考察しました。全体として、本研究は生成型人工知能がミトコンドリア生物学における基礎研究と実用的な応用両面で持つ可能性を示しています。