データ駆動形人工知能による機能性蛋白質の予測と設計

　データ科学的なアプローチに基づく人工知能（以後，データ駆動形人工知能）の活用が様々な分野で進んでいる．本研究では，従来は専門分野の科学者の試行錯誤によって行われてきた機能性蛋白質の設計にデータ駆動形人工知能（機械学習）を適用する新たな試みが行われた．本研究で対象としたのは特定の波長を吸収する機能を有したロドプシン蛋白質であり，これは動物の視覚や植物の光合成など光の吸収機能をもつ蛋白質で，自然界には6,000種類を超える様々なタイプが存在することが知られ，立体構造の違いなどによって吸収波長（色）が異なっている（図1）．また，ロドプシン蛋白質のもつ吸光機能は光遺伝学と呼ばれる神経科学分野のツールとして有用であり，自然界に存在する野生型のロドプシン蛋白質のアミノ酸の一部を人工的に改変し，目的に応じた吸光波長をもつ変異型ロドプシン蛋白質をつくる試みもなされている．