背景

疾患を根本的に治療するためのゲノム修正技術は日々進化している。1世代目のCRISPR-Cas9編集機は優れた性能を証明したが、サイズが大きいため人体細胞内への送達に限界があった。アデノ関連ウイルス（Adeno-Associated Virus, AAV）ベクターはゲノム治療薬の代表的な送達体とされているが、包装可能な遺伝子のサイズが限定的である。これに対し、科学者たちは500個のアミノ酸未満の超小型真核生物ゲノム編集機であるファンゾー2（Fanzor2, Fz2）に注目した。

しかし、自然状態のFz2はヒト細胞で動作する効率が非常に低かった。治療に適したレベルまで性能を高めるには、タンパク質構造を大規模に改良する必要がある。タンパク質工学では、人工知能（Artificial Intelligence, AI）が突然変異効果を予測するツールとして広く使われ始めている。問題は、Fz2のように新規に発見されたタンパク質製品群では参考になる実験データが極めて不足していることである。データが不足した環境で学習したAIモデルは予測の信頼性が低くなる傾向がある。これに伴い、未知のタンパク質を効率的に改良できる新しい設計技法が継続的に求められてきた。

核心的発見

研究チームは、少量のデータでも高性能な突然変異タンパク質を選別できる機械学習フレームワークエボマックス（EvoMax）を開発した。エボマックスはガウス過程回帰（Gaussian Process Regression, GPR）と6億5,000万個のパラメーターを持つタンパク質言語モデル（Protein Language Model, PLM）であるESM-2、およびタンパク質構造逆折りたたみ（Inverse Folding, IF）モデルであるESM-IFを有機的に結合したアルゴリズムである。研究チームは、類似したタンパク質であるNlovFz2の既存の突然変異データ209件を収集し、モデル学習に活用した。その結果、転移学習を終えたGPRモデルはアミノ酸置換による活性変化をR2値0.693、RMSE0.232のレベルで正確に予測することができた。

研究チームはエボマックスを活用して、真核生物Naegleria lovaniensis由来のファンゾー2であるNaloFz2を3段階にわたって最適化する過程を経た。各ラウンドでモデルの寄与度を精緻に調整し、探索範囲を柔軟に拡張した。同時に、編集性能を決定する重要な要素であるガイドオメガRNA（ωRNA）の構造改良も並行して行われた。不安定な末端ループ部分を除去し、塩基対結合力を強化することで、既存の120個の塩基配列を92個に短縮した改良型オメガRNA（enωRNA v2）の作成に成功した。また、容易に分解される3'末端部分を保護するために、ヒトLa RNA結合タンパク質（Human La RNA-binding protein, hLa）をタンパク質C-末端に連結した。

最終的に開発されたファンズマックスv3-hLa（FanzMAX v3-hLa）は、ヒト細胞内特定遺伝子標的で最大97％の二重鎖切断（Double-Strand Break, DSB）効率を記録した。19個の標的遺伝子全体の平均でも33％の編集効率を示した。これは、従来報告された超小型ゲノム編集機であるenNlovFz2やenCnCas12f1よりも2.6倍以上優れた成果である。従来は活性がほとんどなかったM2、M3などの他のFz2タンパク質も、エボマックスで重要な部位を置換することで編集能力を回復させた。

意義と展望

今回の研究は、データが希少な新種タンパク質でも構造情報とAI予測モデルを結合すれば商業的レベルに速やかに最適化できることを示した。タンパク質言語モデルの予測能力と物理的構造予測モデルが相互補完的に作用するとき、シナジー効果が最大化されることを証明した形である。さまざまな未知のゲノムカッター候補物質を迅速に改良するプラットフォーム技術として拡張できるため、意義が深い。

動物実験でも、実際の治療薬としての適用可能性を確認した。ヒト化マウスモデルにhuman PCSK9遺伝子を標的とするAAV 1.0治療体を投与した結果、肝臓内標的遺伝子の25％が編集され、血中PCSK9タンパク質濃度は34％減少した。ただし、限界点も明確に明らかになった。活性がさらに強力なAAV 2.0とAAV 3.0バージョンを投与されたマウスは、免疫反応と急性毒性のため短期間で死亡した。安全かつ効果的なゲノム修正を達成するためには、標的効率を高める技術と同様に、体内投与量を精密に調整し、送達体の安定性を制御する後続研究が続く必要がある。