人工知能がミトコンドリアで新疾患標的候補を予測

米国テキサス農工大学アグリライフ研究所の研究チームは、人工知能を分類モデルとして使い、ヒトミトコンドリア内の約一千百種のタンパク質から生じる約六十三万組の可能性から二千八百九十五件の有望な相互作用を予測した。成果は二〇二六年にネイチャー・コミュニケーションズに掲載され、アビナブ・スワミナサン博士が筆頭を務め、テキサス農工大学生化学・生物物理学部門のヴィシャル・ゴーヒル教授の研究室が主導した。ミトコンドリアのタンパク質はエネルギー産生に関わる約一千百種が知られるが、機能は多くが不明のままだ。その約三十パーセントは、がん、パーキンソン病、アルツハイマー病、希少代謝疾患などの疾患と関連する。 チームはグーグル・ディープマインドが二〇二二年に公開したアルファフォールド・マルチマーを用い、ミトコンドリアタンパク質の組み合わせを網羅的に評価した。予測の半数超は報告例がなく、八十五の機能不明タンパク質には初の候補ペアが与えられた。研究者らは酵母とヒト細胞で一部の結合を確かめ、ワシントン大学セントルイス校医学部と協力した。結果はミトマッチという無料データベースとして公開され、世界中の研究者が疾患関連タンパク質のパートナー候補を探索できる。本研究は、従来手法では時間がかかる機能解析を人工知能で補い、診断法や治療標的の発見を加速させる可能性を示した。