理化学研究所（理研）は11月6日、機械学習を使って酵素の反応性と熱への強さを同時に高める設計法を開発したと発表した。酵母由来のアルコール脱水素酵素（YADH）を対象に約200種類の変異体を作り、その測定データを学習させて有望な候補を選び出した。得られた改変型の一つは、狙った物質を変換する活性が元の酵素の2.2倍に上がり、熱に耐える性質も向上した。狙った物質は加齢臭の原因物質の一つtrans-2-ノネナールで、研究チームは加齢臭を測る酵素センサーへの応用に期待を示した。成果は11月1日付で科学雑誌「Biotechnology for biofuels and bioproducts」のオンライン版に掲載された。
産業で使う酵素には三つの性質が同時に求められる
酵素は、食品や化学品、医薬品などの製造に使われる生体触媒である。生き物が持つタンパク質を取り出して、工場の反応を進める役に使う。理研の発表によると、産業で使うには、目的の物質を効率よく変換する「活性」に加え、熱などに耐えて性能を維持する「安定性」が求められる。さらに、目的の物質を選んで変換する「基質特異性」も重要になる。
難しいのは、この三つが互いに引っ張り合う点だ。発表は、安定性を高めると活性や基質特異性が低下するなど、複数の機能を両立させることは容易ではないとしている。反応性を改変すると安定性が損なわれる場合があり、両立は酵素工学の課題として残ってきた。
近年は、機械学習で酵素の機能を予測し、効率よく改変する技術が発展している。ただ、反応性（活性と基質特異性）と安定性を同時に最適化するには、それぞれの機能に関する実験データを取得し、どのように組み合わせて評価するかが課題として残されていた。今回の研究は、この組み合わせ方を設計の手順に組み込んだものだ。
結合部位の5カ所を選び、約200種類の変異体を作る
対象に選んだのは、酵母が持つアルコール脱水素酵素のYADH（yeast alcohol dehydrogenase）である。本来は、アセトアルデヒドとエタノールの相互変換を進める働きを持つ。研究チームは、この酵素が本来は作用しない「非天然基質」のtrans-2-ノネナールを効率よく変換できるよう改変することを狙った。trans-2-ノネナールは、脂肪酸の酸化によって生じる物質で、加齢臭の原因物質の一つとして知られる。
trans-2-ノネナールは、本来の基質であるアセトアルデヒドよりも炭素が長く連なった分子である。そのため、基質を収容するくぼんだ空間（ポケット）の大きさや物理化学的な性質を変えれば、新しい基質を効率的に変換できるようになると予想された。研究チームは、コンピュータ上で酵素と基質の結合の仕方を予測するドッキングシミュレーションでポケット周辺のアミノ酸を調べ、活性と熱安定性に重要と推定した5カ所を変異を入れる場所として選んだ。
この5カ所を他の19種類のアミノ酸に置き換えたものと、複数の変異を組み合わせたものを合わせ、性質の異なる約200種類の変異型YADHのライブラリを作った。そして、約200種類すべてについて、trans-2-ノネナールを変換する能力と熱に対する強さを一つずつ測定した。この総当たりの測定結果が、機械学習の学習データになる。
学習では、変異型のアミノ酸配列を入力として、活性の有無を判別するモデル、活性値を予測するモデル、熱安定性を予測するモデルの三つを構築した。そのうえで、活性値と熱安定性を合わせた統合スコアを出力するようにした。このスコアでは、熱安定性が著しく下がる変異体の評価が低くなる。熱に弱くなる候補が上位に残らない仕組みを、評価式そのものに持たせた点が今回の工夫にあたる。研究チームは、まだ作っていない変異体のスコアを予測し、上位に並んだものを実際に作って性能を確かめた。
活性は野生型の2.2倍、60℃での半減期は約1.4倍
その結果、人工的な改変を加えていない野生型のYADHを上回るtrans-2-ノネナール変換活性を示す変異体が、4種類得られた。そのうちの一つである改変型YADH-LWFMYは、活性が野生型の2.2倍に向上した。ここでの活性は、酵素の単位量当たりの反応速度を示す比活性を、野生型の比活性で割った値である。
熱への強さも上がった。YADHを55℃から75℃で10分間処理し、熱処理をしない場合に比べて残っている活性が半分になる温度（T50）を測ると、野生型は約57℃で活性が半分になるのに対し、改変型YADH-LWFMYは約60℃だった。T50が約3℃高くなったことになる。また、60℃で熱処理を続けて活性が半分になる時間を測ると、野生型は約13分、改変型YADH-LWFMYは約19分で、60℃における半減期が約1.4倍に伸びた。
| 項目 | 野生型YADH | 改変型YADH-LWFMY |
|---|---|---|
| trans-2-ノネナール変換活性 | 1（基準） | 2.2倍 |
| 残存活性が半分になる温度（T50） | 約57℃ | 約60℃ |
| 60℃で活性が半分になる時間 | 約13分 | 約19分 |
熱に強いかどうかは、産業で使えるかどうかを分ける性質である。反応の温度を上げれば反応は速く進むが、酵素が壊れてしまえば使い続けられない。温度の余裕が3℃、同じ温度での持ちが1.4倍という差は、実際の反応槽で酵素を入れ替える頻度に関わる。
本来の基質に働かなくなった型も得られた
研究チームは、改変型の基質特異性も調べた。炭素鎖の長さが2から10までの各種アルデヒドについて、酵素1mg当たりの活性を測った。野生型は、炭素鎖が短いアセトアルデヒドやプロピオンアルデヒド、ブチルアルデヒドに高い活性を示し、trans-2-ノネナールのように炭素鎖が長い基質には低い活性にとどまった。
これに対し、改変型YADH-FWYGYと改変型YADH-YWYGYは、本来の基質であるアセトアルデヒドへの活性を失う一方、trans-2-ノネナールへの活性を獲得した。炭素鎖が長いアルデヒドほど活性が高くなる、野生型とは逆向きの傾向を示した。一方、改変型YADH-FWMMYと改変型YADH-LWFMYは、炭素鎖が短い基質に高い活性を示し、長くなるにつれて活性が下がる、野生型と似た傾向だった。
つまり同じ手順から、元の性質を保ったまま力を上げた型と、働く相手を入れ替えた型の両方が出てきた。研究チームは、機械学習を活用することで、酵素が反応する物質の種類を変えながら、活性と熱安定性の両立を目指した設計が可能であることが示されたとしている。
加齢臭を測る酵素センサーへ 汎用性は今後の検証
今後の展開として、研究チームは、今回改変した酵素を応用すれば、特定の物質を検出する「酵素センサー」の開発につながる可能性があるとしている。加齢臭の原因物質を検出することで、加齢臭の程度を把握するための新たな指標としての活用も期待されるという。においを人の感覚で言い表すのではなく、原因物質の量として測る道具にあたる。
研究チームは、今回の新しさは活性だけでなく熱安定性も考慮して機械学習で変異体を選抜した点にあると位置づけた。今後は他の酵素にも同じ手法を適用し、幅広い酵素に利用できる汎用的な技術かどうかを検証する。これにより、産業用酵素の効率的な開発への貢献を目指すとしている。今回確かめられたのはYADHという1種類の酵素での結果で、他の酵素でも同じように進むかは、まだ示されていない。
研究は、理研環境資源科学研究センターのバイオものづくりデザイン研究チームの白井智量チームディレクターと小川友希研究員、同センター細胞生産研究チーム（研究当時）の近藤昭彦チームディレクター（研究当時、現・同センター客員主管研究員、神戸大学大学院科学技術イノベーション研究科客員教授）が進めた。日本学術振興会の科学研究費助成事業・学術変革領域研究（A）の計画研究（JP21H05230）の助成を受けた。論文は「Machine learning-guided dual optimization of the substrate specificity and thermostability of yeast alcohol dehydrogenase」として、11月1日付でオンライン版に掲載された。