ロレレンス・バークレー国立研究所のチームと国際協力研究者らは、人工知能と量子力学を活用した新手法「AQuaRef」を開発し、Nature Communications にて報告しました。この手法は、タンパク質の分子構造を従来よりも高速かつ高精度に決定するもので、構造生物学や計算化学の分野における画期的な進歩です。AQuaRef は既存の包括的ソフトウェアスイート「Phenix」の一部として機能し、実験データである X 線結晶構造解析やクライオ電子顕微鏡法による情報と、理論的なデータ統合を強化します。従来の手法では定義済みの化学实体に限定され、タンパク質の構造を維持する非共有結合性相互作用の解明が困難でしたが、AQuaRef は機械学習ツールを用いることで量子レベルのエネルギーと力の計算を現実的なコストで実行可能にしました。このプロジェクトは、カーネギーメロン大学との 5 年間にわたる協力と、Phenix チームの 15 年にわたる研究の積み重ねによる成果です。研究チームは、71 の実験テストにおいて、AQuaRef が同等以上の実験データとの適合性を保ちつつ、計算コストを大幅に削減し、より高品質な構造情報を生成できることを証明しました。特に、パーキンソン病に関連する DJ-1 というタンパク質のように、従来構造解明が難航していた対象物においても、水素原子の位置を正確に特定することに成功しています。現在、チームはこの技術を医薬品設計に不可欠な多様なタンパク質構造の解明に応用する計画を進めています。この技術は人間の健康分野に留まらず、光合成メカニズムの理解による作物生産性の向上や、バイオ燃料生産に関連する植物タンパク質の解析など、生物エネルギーや農業への広範な応用が期待されています。研究を率いる Nigel Moriarty 氏は、このパラダイムシフトがタンパク質構造決定の分野に与える影響を非常に興奮して迎えていると述べています。