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機械学習技術を利用したアルツハイマー病治療

ケンブリッジ大学、ミラノ大学、Google Researchの研究者は機械学習技術を使用して、神経疾患に関係するタンパク質がマイクロ秒単位で完全に形状を変化させる方法を予測しました。アルツハイマー病治療に対して強力なアプローチがなされました。

Researchers from the University of Cambridge, Google Research and the University of Milan have used machine learning techniques to predict how proteins, particularly those implicated in neurological diseases, completely change their shapes in a matter of microseconds.

参照元：https://www.cam.ac.uk/research/news/following-the-hops-of-disordered-proteins-could-lead-to-future-treatments-of-alzheimers-disease
– ケンブリッジ大学 University of Cambridge. 14 Jan 2021

ケンブリッジ大学、ミラノ大学、Google Researchの研究者は、機械学習技術を使用して、タンパク質、特に神経疾患に関係するタンパク質がマイクロ秒単位で完全に形状を変化させる方法を予測しました。

彼らは、アルツハイマー病に関係する重要なタンパク質であるアミロイドベータが非常に無秩序な形をとると、実際には互いにくっついて毒性クラスターを形成しにくくなり、脳細胞の死につながることを発見しました。

ジャーナルNatureComputational Scienceで報告された結果は、アルツハイマー病やパーキンソン病などの無秩序なタンパク質が関与する疾患の治療法の将来の開発に役立つ可能性があります。

ケンブリッジのミスフォールディング病センターのミケーレベンドルスコロ教授は話します。

「私たちはタンパク質を明確な構造に折りたたまれる分子として考えることに慣れています。このプロセスがどのように起こるかを知ることは、過去50年間の主要な研究の焦点でした。しかし、私たちの体のタンパク質の約3分の1は折りたたまれず、代わりにスープの麺のような無秩序な形のままです。」

従来の方法は、運動中の構造ではなく静的構造を決定する問題に対処する傾向があるため、これらの無秩序なタンパク質の挙動についてはよくわかりません。

研究者によって開発されたアプローチは、Googleのコンピュータネットワークの力を利用して、多数の短い軌道を生成します。

最も一般的な動きはこれらの「映画」に複数回現れ、無秩序なタンパク質が異なる形状間をジャンプする頻度を定義することを可能にします。

ケンブリッジのユスフハミード化学科の筆頭著者であるThomasLöhr氏は話します。

「これらの動きを数えることで、タンパク質が占める状態と、タンパク質がそれらの間でどれだけ速く遷移するかを予測できます。」

研究者らは、アルツハイマー病に関連するタンパク質断片であるアミロイドベータペプチドに注目しました。

アミロイドベータペプチドは、影響を受けた個人の脳に凝集してアミロイド斑を形成します。

彼らは、アミロイドベータが特定の状態で停止することなく、1秒間に何百万回も大きく異なる状態間をホップすることを発見しました。

これは無秩序の特徴であり、アミロイドベータがこれまで「ドラッグできない」と見なされてきた主な理由です。

ベンドルスコロ教授は話します。

「アミロイドベータの絶え間ない動きは、標的にすることが非常に難しい理由の1つです。それは、手に煙を捕まえようとするようなものです。」

しかし、アミノ酸の1つが酸化によって修飾されているアミロイドベータの変異体を研究することにより、研究者たちはそれを凝集に耐性にする方法を垣間見ることができました。

彼らは、酸化されたアミロイドベータがその修飾されていない対応物よりもさらに速く形を変えることを発見し、酸化されたバージョンの凝集の減少傾向を説明する理論的根拠を提供します。

Löhr氏は話します。

「化学的観点からは、この変更は小さな変更です。しかし、状態と状態間の遷移への影響は劇的です。」

ベンドルスコロ教授は話します。

「無秩序なタンパク質をさらに無秩序にすることで、それらが異常な方法で自己会合するのを防ぐことができます。」

このアプローチは、生物学や医学における重要性にもかかわらず、これまでとらえどころのないままである、高速で無秩序な動きを持つタンパク質のクラスを調査するための強力なツールを提供します。

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