「これまで、私たちは標的だった。薬が結合する側」
リナが静かに言った。
「でも今、私たち自身が設計される」ミハイルが画面を見せた。
晃が驚いた。「タンパク質を、ゼロから設計？」
「そう。構造を指定すると、それを実現する配列をAIが生成する」
リナが理解しようとした。「逆向き折り畳み問題？」
「正確。通常は、配列から構造を予測する。でも、これは構造から配列を設計する」
晃がノートを開いた。「どんな仕組み？」
ミハイルは図を描いた。「深層生成モデル。構造をエンコードして、配列をデコードする」
「VAE？GAN？」
「最近は、拡散モデルやTransformerが主流だ」
リナが質問した。「学習データは？」
「Protein Data Bank。何十万ものタンパク質の構造と配列のペア」
「それだけのデータがあれば、パターンを学習できる」晃が納得した。
ミハイルは実例を見せた。「これ、全く新しいタンパク質。自然界には存在しない」
「でも、安定して折り畳まれる？」
「実験で確認した。予測通りの構造を取った」
リナが感動した。「生命の言語を、本当に理解してる」
「まだ完璧じゃない」ミハイルが謙虚に言った。「でも、急速に進歩してる」
晃が実用性を確認した。「何に使える？」
「酵素設計、抗体設計、結合タンパク質の設計」
「具体例は？」
ミハイルは別の画面を開いた。「これ、新型コロナのスパイクタンパク質に結合するミニタンパク質」
「小さい…60残基だけ？」
「そう。でも、ナノモル親和性で結合する。計算で設計して、実験で検証した」
リナが興奮した。「抗体よりずっと小さくて、でも特異的」
「製造も簡単。大腸菌で発現できる」
晃が別の視点を出した。「でも、機能はどう設計する？構造だけじゃなくて」
「良い質問だ」ミハイルが頷いた。「それが次の課題」
「構造と機能の関係は？」
「複雑だ。同じ構造でも、わずかな配列の違いで機能が変わる」
リナが提案した。「触媒活性を設計するには？」
「活性部位の幾何学を指定する。そこに、特定の残基を配置する」
ミハイルは設計例を見せた。「この酵素、エステルを加水分解する」
「どうやって設計したの？」
「まず、遷移状態を安定化する触媒三残基を決める。次に、その配置を実現するスカフォールドを設計」
晃が理解した。「機能優先で構造を組み立てる」
「そう。Rossettaなどのソフトウェアが、これを可能にしてる」
リナが別の可能性を聞いた。「治療用タンパク質は？」
「もちろん。例えば、特定の標的に結合するバインダー」
「抗体の代わり？」
「抗体より小さく、安定で、製造が容易なタンパク質。De novo設計の大きな応用だ」
晃が現実的な問題を指摘した。「でも、免疫原性は？」
「課題だ。新規配列は、免疫系に認識されるリスクがある」
ミハイルが説明した。「だから、ヒト化を考慮して設計する。自然なタンパク質に近い配列を選ぶ」
リナが別の質問をした。「膜タンパク質も設計できる？」
「原理的には可能。でも、膜環境の複雑さで、まだ難しい」
「どこが難しい？」
「脂質二重層との相互作用、膜貫通ヘリックスの配置、細胞内輸送」
晃が言った。「水溶性タンパク質より、制約が多い」
「そう。でも、最近は膜タンパク質特化の深層学習モデルも出てきた」
リナが未来を想像した。「いつか、どんなタンパク質も設計できる？」
「可能性はある」ミハイルが静かに言った。「でも、謙虚さも必要だ」
「なぜ？」
「自然は、何十億年もかけてタンパク質を最適化してきた。私たちは、まだ数年だ」
晃が同意した。「自然から学び、自然を超える。それが目標だ」
ミハイルは新しいプロジェクトを見せた。「これ、次の挑戦。多機能タンパク質の設計」
「一つのタンパク質で、複数の機能？」
「そう。診断と治療を兼ねるとか、複数の標的に同時に作用するとか」
リナが笑った。「タンパク質が"設計される側"になると、可能性が爆発する」
「でも」ミハイルが真剣な顔をした。「責任も大きい。生命を設計するということだから」
晃が頷いた。「倫理的な議論も必要だ」
「そう。技術だけじゃなく、知恵も必要」
三人は、タンパク質設計という新たな地平を、慎重に、しかし希望を持って見つめていた。