中国科学院上海有機化学研究所の研究者チームは、タンパク質間の相互作用を原子スケールで予測・設計する生成AIモデルVoid-Xを開発した。本研究成果は6月9日付で学術誌Proceedings of the National Academy of Sciencesに公表された。 Void-Xは既存のAI設計手法が採用する上から下型のアプローチとは異なり、原子充填型に基づくボトムアップ方式を採用している。既存手法がまずタンパク質骨格を生成しその後結合最適化を行うのに対し、Void-Xは界面における最適な原子充填パターンを直接生成する。隣接原子間の局所的相互作用や遠隔原子との高次結合を学習させることで、物理学的に根拠のあるインターフェース設計を可能にする。 訓練にはタンパク質構造データベースから抽出した800万以上の球状原子クラスターデータを用いた。各クラスターの約30％の原子をマスクし、残りをコンテキストとして欠落原子を予測させる仕組みだ。パラメータ数は1億7200万で、分子内原子クラスの予測精度は78.3％、分子間クラスターでは68.2％を達成した。 楊静氏、袁俊営氏、James J. Chou氏らが中心となって開発を進め、創薬や合成生物学、バイオ医薬品の合理的設計を加速するものと期待される。本モデルはアデノ随伴ウイルスやmRNAリポ核酸ナノ粒子などの最新デリバリー技術の進展とも補完し合い、疾患治療のためのタンパク質工学と創薬研究に新たなパラダイムをもたらす見込みである。