AlphaFold AIを用いて遺伝子編集タンパク質をより安全に再設計するチーム

本研究では、Google DeepMindが開発したAIタンパク質フォールディングソフトウェアAlphaFoldを用いて、CRISPR-Cas9遺伝子編集システムを詳細に解析し、その安全性を向上させることを目的とした。CRISPR-Cas9システムはガイドRNAによって特定のDNA配列を認識・切断するが、類似した非標的配列を誤って切断するオフターゲット効果が課題となっている。この問題を理解するために、研究チームは標的DNA配列、ガイドRNA、Cas9タンパク質、およびCas9に結合する塩基修飾酵素をAlphaFoldに入力した。しかし、最初の試行ではAlphaFoldが酵素を誤った位置に配置し、失敗に終わった。

そこでチームはモデルを簡略化し、DNA、RNA、Cas9タンパク質のみを入力した。Cas9は配列特異性の主要な決定因子であるため、この変更で劇的に改善され、AlphaFoldが生成した構造は実際の実験で得られた構造とよく一致した。次に、異なる標的部位および非標的部位をAlphaFoldに入力し、生成された構造を比較することで、一般的なパターンが明らかになった。非標的部位の約3分の2でCas9タンパク質の立体構造がわずかに変化し、95％以上の非標的部位でCas9とガイドRNAの間のアミノ酸接触が変化していた。これは、Cas9が正常な構造を保ちながらも、非標的部位のミスマッチ塩基に適応するために内部のアミノ酸が柔軟に動くことを示している。

AlphaFoldには「接触確率」を計算する機能が組み込まれており、2つの分子（アミノ酸やヌクレオチドなど）が8オングストローム以内に近づく確率を推定できる。研究チームはこの機能を利用し、標的部位と非標的部位の接触確率出力を比較することで、ガイドRNAとDNAの間にミスマッチがある場合にCas9内のどのアミノ酸の接触が変化するかを正確に特定した。この解析システムを「ContactSeek」と名付けた。ContactSeekは、非標的部位に結合した際に移動する多数のアミノ酸のリストを出力する。研究者らは、これらのアミノ酸がCas9タンパク質内でクラスターを形成する領域に着目し、これらの領域がミスマッチ塩基による差異に適応していると考えた。そして、これらの部位に異なるアミノ酸を導入したCas9変異体の試験を開始し、遺伝子編集の特異性を向上させることを目指している。この研究は、AlphaFoldがタンパク質工学において強力なツールであることを示し、より安全な遺伝子治療の開発に貢献することが期待される。