芝浦工業大学の研究チームが、AIモデル「AlphaFold3」を用いてヒトの苦味受容体25種の構造を予測。従来モデルと比べて精度が向上し、苦味受容体の機能分類も明らかに。生活習慣病などへの応用が期待されます。
芝浦工業大学システム理工学部の越阪部奈緒美教授らは、AIによるタンパク質構造予測モデル「AlphaFold3」を用いて、人の苦味受容体（T2R）25種類の三次元構造を予測し、既存の実験構造と比較することでその高精度性を実証しました。特に、実験で構造が確定していたT2R14とT2R46については、従来のAlphaFold2よりも高い一致度での予測が確認されています。
研究では膜を貫通する領域（TM）や細胞内領域（ICL）は安定性が高く、細胞外領域（ECL）には構造の多様性が見られることが明らかになり、25種類の受容体を3つのクラスターに分類することもできました。これらの構造理解は、苦味物質との受容体の結合や意図の異なる刺激に対する反応性を予測する上で重要な手がかりとなります。
苦味受容体は口の中だけでなく腸にも存在し、満腹感や血糖値調整などの生理機能に関わる可能性が以前の研究で示されています。本研究成果は、生活習慣病の予防・治療に向けたリガンド設計や薬剤開発を後押しする科学的基盤として期待されます。今後は分子動力学シミュレーションや実験的な機能検証と組み合わせることで、受容体の活性化メカニズムの詳細解明が見込まれています。
詳しくは芝浦工業大学まで。
レポート／DXマガジン編集部
