Combining AlphaFold 3 with microscale thermophoresis for aptamer optimisation

生物学の微視的な世界において、科学者たちはしばしば、特定の鍵穴に適合する特定の鍵を見つけ出す必要があります。時には、鍵はタンパク質（細胞によって構築された複雑な機械）であり、鍵穴は病気を引き起こす分子であることもあります。また別の時には、役割が逆転し、研究者がアプタマーと呼ばれる小さな遺伝物質を「鍵」として設計することもあります。これらのアプタマーは、驚異的な精度で標的にしがみつくように設計された、カスタムメイドの分子的なフックのようなものです。一度一致するものを見つければ、それらは、細菌が薬から身を守るための粘着性の膜であるバイオフィルム（生物膜）を形成するといった、有害なプロセスを阻止することができます。長年、これらのフックと鍵穴がどのように組み合わさるのかを正確に解明するには、高価で、時間がかかり、困難な実験が必要でした。最近では、AlphaFold 3と呼ばれる強力な新しいコンピュータプログラムが登場し、まるでコンピュータが科学者がラボで化学物質を混ぜ合わせる前に、その解決策を想像できるかのように、3D形状を即座に予測することを約束しています。

しかし、コンピュータによる予測は、それが記述しようとしている現実と同じくらい優れたものでなければなりません。最近の研究において、研究者たちは、この新しいデジタルな水晶玉が、乱雑で物理的な実験室での作業を真に代替できるかどうかをテストすることに乗り出しました。彼らは、歯の上にバイオフィルムを形成する一般的な細菌であるStreptococcus mutans（ミュータンス菌）を阻止するために設計された、特定のアプタマーに焦点を当てました。この細菌はGbpCと呼ばれるタンパク質を生成しますが、これは細菌同士を接着させる糊のような役割を果たします。研究者たちはすでに、この糊をブロックできるA39という名前の遺伝的な鍵を見つけていました。しかし、彼らはその鍵がタンパク質のどの部分に触れているのか、あるいは両方の分子がどのように手を取り合っているのかを正確には知りませんでした。これを解決するために、彼らはコンピュータを使用して相互作用のモデルを構築し、そのデジタルな推測が物理的な真実に一致するかどうかを確認するために、実世界の測定値に対してそのモデルをテストしました。

チームはまず、アプタマーとタンパク質の配列をコンピュータに入力することから始めました。ソフトウェアであるAlphaFold 3は、両者がどのように適合するかを示す3Dモデルを生成しました。プログラムは、アプタマーはその全長を使ってタンパク質に結合しているのではないことを示唆しました。代わりに、非常に短い特定の遺伝子の文字列が、タンパク質上の溝の中にあるカルシウムイオンのすぐ隣で、固いグリップを形成すると予測しました。このデジタルの設計図に基づき、研究者たちは5つの新しいバージョンのアプタマーを設計しました。予測されたグリップ部分のみを保持したもの、コンピュータが不要であるとした部分を取り除いたもの、そしてグリップが維持されるかどうかを確認するために構造を変更したものをそれぞれ作成しました。その後、彼らはこれらの新しい設計をコンピュータシミュレーションに通し、プログラムが自身の予測に対してどの程度自信を持っているかを確認しました。コンピュータは、特定のグリップ配列が存在するモデルに対して高いスコアを与え、これらが最も機能する可能性が高いことを示唆しました。

次に、研究者たちはコンピュータが正しいかどうかを確認するために、画面の中から実験台へと移動しました。彼らは本物のタンパク質と本物のアプタマーを液体の溶液中で混合し、マイクロスケール熱泳動と呼ばれる手法を用いました。この手法は液体の微小なスポットを加熱するものです。アプタマーとタンパク質が結合すると、熱の中での動きは離れているときとは異なるものになります。この動きを観察することで、科学者たちは分子がどれほど強く互いに引き合っているかを正確に測定することができました。結果は、確認と驚きの混在したものでした。コンピュータは、特定の短い配列が結合に不可欠であることを正しく特定していました。研究者がこの配列を取り除くと、アプタマーはタンパク質に全く結合できなくなりました。これにより、コンピュータが相互作用の一般的な場所を特定できることが確認されました。

しかし、コンピュータは結合の強さを予測することには失敗しました。プログラムは、短いグリップ配列を含むバージョンのアプタマーは強い結合体になると示唆していましたが、実際の実験では、それは全く結合しませんでした。逆に、短縮されたプライマー領域（A39T）を持つバージョンは依然として結合するとコンピュータは予測していましたが、実世界のテストでは、このバージョンはオリジナルよりも著しく弱いことが示されました。さらに、主要な結合モチーフを欠いたバージョン（A39CN）は別の配列を介して結合するとコンピュータは予測していましたが、この変異体はラボでは測定可能な結合を示しませんでした。最も決定的な発見は、コンピュータの信頼性スコアが、結合の実際の強さと一致しなかったことでした。コンピュータが高信頼性と評価したモデルが、ラボでは弱い結合体であった一方で、低い信頼性と評価されたモデルが実際にはかなりよく保持されていました。研究者たちは、コンピュータは分子がどこで触れ合うかを提案することはできても、どれほど強く掴むかを伝えることはできないのだということを発見しました。

この研究は、分子設計の未来における極めて重要な教訓を浮き彫りにしています。AlphaFold 3のようなツールは、仮説を生成し、分子の正しい領域へと科学者を導くには十分に強力ですが、物理的なテストの必要性を代替できる段階にはまだありません。コンピュータは地図を描くことはできますが、その地形がどれほど険しいかを伝えることはまだできません。研究者たちは、これらのデジタルツールは実験を導くために使用すべきであるが、常に実測値によって結果を検証すべきであると結論付けました。実世界の実験からのより多くのデータがこれらのシステムにフィードバックされるにつれて、予測はより正確になるかもしれませんが、今のところ、分子の鍵が実際に鍵穴に適合するかどうかの最終的な判断を下すのは、実験台なのです。