Google DeepMind: apoB100タンパク質の構造を明らかに

ミズーリ大学（Mizzou）の研究者たちは、低密度リポ蛋白（LDL）の分子足場を形成する大きなタンパク質であるapoB100の構造を正常にマッピングに成功しました。これは一般的に「悪いコレステロール」と呼ばれます。このブレークスルーは、Google DeepMindのAlphaFoldによって駆動され、50年間マッピングが困難だったタンパク質の詳細な原子分解能モデルを提供します。

心血管疾患におけるapoB100の役割

低密度リポ蛋白（LDL）は血流中の脂肪の主要な運搬体であり、世界で最も死因の多い動脈硬化性心血管疾患（ASCVD）の重要なリスク因子です。apoB100タンパク質はLDLの形を与える必須の構造成分です。このタンパク質の正確な構造を理解することは、体内で悪いコレステロールがどのように有害になるかを理解し、ASCVDに対するより効果的な予防および治療戦略を開発するために必要です。

技術的アプローチ: AIと顕微鏡の組み合わせ

apoB100のマッピングは、タンパク質の巨大なサイズと脂肪および他の分子との複雑な相互作用のため、歴史的に困難でした。これらの課題を克服するために、研究者のZachary BerndsenとKeith Cassidyはハイブリッドアプローチを使用しました：

• クライオ電子顕微鏡 (cryo-EM): LDL粒子の初期画像をキャプチャするために使用されました。これらの画像は完全なマップに必要な原子レベルの精度を欠いていましたが、必要な実験的枠組みを提供しました。
• AlphaFold: タンパク質の構造の原子分解能予測を生成するために使用されました。

By refining the AlphaFold predictions against the cryo-EM image data, the team was able to interpret the experimental structure with atomic precision.

クライオ電子顕微鏡の画像データに対してAlphaFoldの予測を精緻化することにより、チームは原子レベルの精度で実験的構造を解釈することができました。

主な構造的発見

その結果得られたモデルは、apoB100が各LDL粒子を包むケージのような殻として機能することを示しています。この構造内の重要な発見は、血流中を循環する際にLDL粒子を完全な状態に保つリボン状のベルトです。

未来の医療への影響

apoB100の構造を明らかにすることは、新しい診断および治療介入の基盤となります。タンパク質の正確な形状と配置を知ることで、科学者たちはLDLをより正確に標的とする治療法を探求できるようになり、高コレステロールおよび動脈硬化性心血管疾患の臨床的アプローチを潜在的に変革する可能性があります。