Computational Design and Evaluation of De Novo Protein Minibinders Targeting Specific Sites of STAT3

生命細胞の微細な機械装置の中では、STAT3と呼ばれるタンパク質がマスタースイッチとして機能し、細胞に増殖や分裂のタイミングを伝える遺伝子をオンにします。健康な体内では、このスイッチは厳密に制御されていますが、多くの種類の癌においては、このスイッチが「オン」の状態で固まってしまい、制御不能な増殖と腫瘍の拡大を促進してしまいます。科学者たちは長い間、このスイッチを切るための薬を開発しようと試みてきましたが、従来のアプローチである、小さな化学分子を用いてメカニズムをジャミング（阻止）する方法は、臨床試験において繰り返し失敗してきました。STAT3タンパク質の表面は、しばしば平坦すぎたり、他のタンパク質と似すぎていたりするため、これらの小さな分子が十分な精度で掴み取ることができないのです。このことは、研究者たちに、より大きく、より特異的で、鍵が錠にぴったりとはまるような確実さでタンパク質に結合できる、別の種類の道具を求めることへと導きました。

研究チームは現在、これらの新しい道具をゼロから設計するために人工知能を活用しています。自然界に存在する既存のタンパク質のライブラリを借りるのではなく、コンピュータープログラムを使用して、STAT3の表面の特定の場所に結合するように設計された、全く新しい、極めて小さなタンパク質構造を考案しました。その目的は、「ミニバインダー（小型結合体）」、すなわち、STAT3に付着して、その有害な働きを停止させる可能性のある、小さく安定したタンパク質断片を作り出すことです。従来の薬では到達が困難であった領域を含む、タンパク質の異なる領域を標的にすることで、チームは、ラボでのテストを通じて、癌を駆動するタンパク質を効果的にブロックできるかどうかを確認できる、新しい候補群を生み出すことを目指しました。

研究者たちはまず、STAT3タンパク質上の7つの特定の「ホットスポット」を特定することから始めました。これらは、分子の異なる部分に位置するアミノ酸の小さなクラスターです。これらのスポットは、細胞受容体への接着やDNAへの結合を助けるなど、タンパク質の機能において重要な役割を果たしており、かつアクセス可能であることから選ばれました。最新のAI設計ツールであるBindCraftを使用し、チームは数千の潜在的なタンパク質配列を生成しました。それぞれの配列は、ターゲットを包み込むための独自の試みです。コンピュータープログラムは仮想の建築家として機能し、理論的にターゲットに適合する形状を描き出し、一方で、不安定に見える設計や結合の可能性が低い設計を排除しました。コンピューターによる初期チェックを通過した139の設計から、チームは最も有望な候補へと焦ейを絞り込みました。

デジタル設計が現実の世界で実際に機能するかを確認するために、研究者たちはAlphaFold3として知られる、より高度なAIシステムを用いた厳格な第2段階の評価を行いました。このシステムは、タンパク質がどのように3次元形状へと折り畳まれ、どのように互いに相互作用するかを予測することに非常に長けています。チームは、STAT3タンパク質とドッキングする能力について高い信頼性を示した設計を探しました。その結果、11個の設計がトップコンテンダー（有力候補）として浮上し、それらはすべて、意図したターゲットに対して強固に結合すると予測されました。これら11個のミニバインダーは、タンパク質のコイルドコイル、SH2、およびDNA結合ドメインを含む、元の7つのホットスポットのうち5つに付着するように設計されています。シミュレーションによれば、これらの小さなタンパク質はSTAT3の表面にしっかりと鎮座し、研究者が狙った特定のアミノ酸をしばしば覆い隠すことが示唆されました。

単にタンパク質に付着するだけでなく、研究者たちはこれらの新しいバインダーが真に斬新な創造物であるかどうかを検証しました。彼らは、11個のトップバインダーの配列を、既知の全タンパク質を含む膨大なデータベースに通し、それらがすでに自然界に存在するもののようになっているかどうかを確認しました。その結果は驚くべきものでした。6つのバインダーはデータベースに一致するものが全くなく、これらがこれまでにいかなる生物体でも見られなかった完全に新しい配列であることを意味していました。他の5つのバインダーは、不明瞭な細菌タンパク質との非常に弱い、あるいは有意ではない類似性を示しただけであり、設計されたものが既存の生物学的パーツの偶然のコピーではないことを裏付けました。これは、AIが既知のパーツを並べ替えただけでなく、独自の分子形状を創出したことを示唆しています。

この研究はまた、これらのミニバインダーが連携して機能する可能性についても明らかにしました。バインダーがSTAT3の異なる、重複しない領域に付着するため、2つのバインダーを同時に使用してターゲットを挟み込むことが可能です。例えば、ある領域のために設計されたバインダーが、別の領域のために設計された別のバインダーの傍らに快適に収まり、互いに衝突しないことがシミュレーションによって示されました。これは、2つの小さなタンパク質が同時にSTAT3をクランプ（固定）し、癌細胞がブロックを回避することをより困難にするという、新しい戦略への扉を開きます。研究者たちは、これらの結果は現在あくまでコンピューターシミュレーションに基づくものであり、まだ実験室でのテストは行われていないことを強調していますが、AIモデルによる高い信頼度スコアは、次のステップへの強力な基盤を提供しています。

この研究は、困難なドラッグターゲットに取り組むための人工知能の活用における、重要な前進を象徴しています。癌に関連するタンパク質の、特定の困難なスポットに結合すると予測されるタンパク質を設計することに成功したことで、チームは実験的検証のための具体的な候補リストを科学界に提供しました。論文に記載されているこれら11の配列は、現在、他の科学者が合成し、研究室で研究できるように公開されています。もしこれらのデジタル予測が物理的な実験においても成立すれば、それらは、小分子化学薬品の限界を超え、精密なタンパク質治療薬という新時代へと向かう、STAT3によって駆動される癌の治療への新たな道筋を示すことになるでしょう。