　開発に当たり、まず、従来のランダムな変異導入によって少数の変異体を調製して実験し、人工知能に学習させるデータを取得した。次に、人工知能技術の1つであるベイズ最適化で、どのような変異を導入すれば目的の機能を持つタンパク質が得られるかを予測。これにより、少数の実験データから、目的の機能を持つタンパク質を豊富に含み、かつ低コストでの実験が可能な「小規模の変異体群」（スマートホットライブラリー）を提案できる。

　同手法を緑色蛍光タンパク質（GFP）から黄色蛍光タンパク質（YFP）への改変に適用したところ、これまで知られていたYFPよりも長波長で、蛍光強度も高い新規YFPを多数発見できた。ランダムな変異導入で調製した従来のライブラリーには、黄色蛍光タンパク質は約3％しか含まれていなかったが、人工知能が提案したライブラリーには、約70％の黄色蛍光タンパク質が含まれていた。

　この実験により、タンパク質の機能改変に人工知能が有効であることが確認された。今後、同手法が、抗体や酵素など医療、食品、環境の中で活用できる、さまざまな機能性タンパク質の開発を加速することが期待される。

人工知能によるタンパク質の機能改良と蛍光タンパク質への応用（クリックで拡大）出典：東北大学

人工知能が提案した変異体の蛍光性能（クリックで拡大）出典：東北大学

人工知能により目的タンパク質を豊富に含むライブラリーの提案に成功出典：東北大学

「医療技術」バックナンバー

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