タンパク質集合体解析の新ツールを開発、神経変性疾患治療研究に貢献(New tools to study protein assembly may help in the search for neurodegenerative disease therapeutics)

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2026-06-30 カリフォルニア大学サンタバーバラ校(UCSB)

米国のUniversity of California, Santa Barbara(UCSB)の研究チームは、神経変性疾患に関連するタンパク質凝集を予測する2種類のAI計算モデルを開発した。アルツハイマー病やパーキンソン病、筋萎縮性側索硬化症(ALS)では、天然変性タンパク質(IDP)が異常凝集し、アミロイド線維や液滴状凝集体を形成することが病態に関与する。本研究では、大規模言語モデル(LLM)の技術を応用したタンパク質言語モデルを基盤に、アミロイド形成を予測する「amyloid-predict」と、液-液相分離(LLPS)を予測する「LLPS-predict」を開発した。これらを約2万種類のヒトタンパク質に適用した結果、アミロイド形成能と液滴形成能は必ずしも連動せず、プリオン様タンパク質では両方の性質を持つ異なる領域が共存することが判明した。本手法により、神経変性疾患に関与する可能性の高いタンパク質や領域を効率的に抽出でき、創薬標的の優先順位付けや凝集メカニズムの解明に役立つことが期待される。研究成果はPNASに掲載された。

<関連情報>

アミロイド予測とLLPS予測:本質的に無秩序なプロテオームにおける相分離傾向の予測 amyloid-predict and LLPS-predict: Predicting phase separation propensities in the intrinsically disordered proteome

Samuel Lobo, Leif Griem, M. Scott Shell, and Joan-Emma Shea
Proceedings of the National Academy of Sciences  Published:May 26, 2026
DOI:https://doi.org/10.1073/pnas.2531932123

タンパク質集合体解析の新ツールを開発、神経変性疾患治療研究に貢献(New tools to study protein assembly may help in the search for neurodegenerative disease therapeutics)

Abstract

Amyloid formation and liquid–liquid phase separation (LLPS) are two important phenomena in cellular biology, linked to both normal physiological functions and various pathologies. Here, we present a computational framework that scores amyloid propensities (amyloid-predict) or LLPS propensities (LLPS-predict) from protein language model embeddings, enabling rapid proteome-wide annotation of peptides and residues. amyloid-predict achieves classification performance that exceeds existing AI and physics-based tools on a hexapeptide benchmark while enabling substantially faster high-throughput screening; notably, amyloid-predict is sensitive to subtle mutational effects and is influenced by sequence patterning and context rather than amino acid composition alone. We apply these protein language model classifiers to all the IDRs in the human proteome and uncover several protein categories with significant enhancement in amyloid and/or LLPS propensity, suggesting insights into the biological roles of these protein categories. For example, signaling receptors, carbohydrate-binding proteins, and Ca2+ binding proteins are enriched in aggregation propensity, while mRNA-binding proteins, ribonucleoprotein complex, and nuclear matrix proteins are enriched in LLPS propensity. Interestingly, we observe patterns of both high amyloid and LLPS propensity in several amyloid-forming and prionic proteins. Together, these results provide side-by-side landscapes of LLPS and amyloid potential across the disordered human proteome while offering a rapid screening tool for basic biology, disease-mechanism studies, and rational design of peptide therapeutics.

生物化学工学
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