アラバマ州立大学の研究チームが、人工知能（AI）と分子シミュレーションを活用して、自然界の極めて強いタンパク質結合「キャッチバインド」の働きを解明した。この結合は、引く力が加わると強くなるという逆説的な性質を持ち、指輪型の「中国式指トラップ」と似た挙動を示す。細菌が体細胞に付着する際や、組織が機械的ストレスに耐える仕組みなど、生命活動において不可欠な役割を果たしている。 研究を主導したアラバマ州立大学のラファエル・C・ベルナルディ准教授とコロラド州立大学のマセロ・メロ博士は、細菌のセルロソームという強力なキャッチバインドシステムを対象に、大規模な分子動力学シミュレーションを実施。AIによる回帰モデルを用いて、タンパク質複合体が破壊される直前の微細な変化を解析した結果、力が加わった直後からキャッチバインドが「即座に作動」していることが明らかになった。つまり、特定の伸びの閾値に達する必要はなく、力がかかる瞬間から結合が強化され始める。 この発見は、生物学的な応用に大きな可能性を秘める。細菌の除去抵抗や免疫細胞の血管への付着、軟骨などの組織の耐久性など、機械的ストレスを活かす生命の知恵を真似することで、新しいバイオ材料や接着剤、さらには機械的ストレスに応じて効果を発揮する薬剤の開発が進む。 ベルナルディ准教授は、「AIは人間が見過ごす微細な動きのパターンを捉える力がある。これにより、従来の静的構造解析では得られなかった動的な安定性の兆候を予測できる」と強調。研究は、物理学、生物学、AIの融合が新たな科学的発見を可能にすることを示しており、今後のバイオエンジニアリングや創薬分野への応用が期待される。この成果は、『Journal of Chemical Theory and Computation』に2025年1月に掲載された。