AIと神経難病・神経免疫疾患 ── 基礎（総論） ── 2026-11-06

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神経変性・神経免疫の基礎研究の進展とAI

• タンパク質言語モデルにもとづくアンサンブルモデル AmyloDeep：アミノ酸配列からのアミロイド形成傾向の予測
  AmyloDeep: protein language model-based ensemble model for predicting amyloid propensity from the amino acid sequence.
  Bioinformatics advances · 2026-10-06 · 証拠の段階: 前臨床（計算科学による予測モデルの開発）
  抄録（全訳）

  目的：アミロイドは主にβシートに富む安定したタンパク質構造で、ヒトの体内に何年も残ることがある。アミロイドタンパク質の凝集体は、複数の神経変性疾患の発症に関わる。アミロイド凝集体は、アルツハイマー病、パーキンソン病、ハンチントン病など、複数の神経変性疾患の発症に関わる。一方で、記憶の形成や免疫系の働きなど、生体のさまざまな重要な機能にも関わっている。

  結果：本研究では、高度な機械学習と深層学習の手法でアミノ酸配列からアミロイド形成傾向を予測した。まず、複数の情報源からラベル付きのアミノ酸配列データを集めた。こうして、二値分類用にクラスがほぼ均衡した 2365 配列のデータセットを得た。このデータを使い、ESM2 モデルをファインチューニングした。あわせて、ESM2 と UniRep のタンパク質埋め込みをもとに新しいモデルも学習させた。これらのモデルの予測を、ソフト投票による一つのアンサンブルモデルに統合した。その結果、非常に頑健で精度の高い予測が得られた。さらに、アミノ酸配列から予測を行うツールも作った。利用者がアミノ酸配列を入力すると、配列内の区間ごとにアミロイドを形成する確率が分かる。 AmyloDeep の軽量版は、ウェブサーバー https://amylodeep.com/ で使える。完全版のモデルは、Python パッケージとして https://pypi.org/project/amylodeep/ から入手できる。

  掲載誌の IF 相当：3.1（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-11-05 時点の値、2026-11-06 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）
  書誌：Davtyan A, Khachatryan A, Petrosyan R. AmyloDeep: protein language model-based ensemble model for predicting amyloid propensity from the amino acid sequence. Bioinformatics Advances. 2026 Oct 6;6(1):vbag296. doi:10.1093/bioadv/vbag296.
  確認の範囲：抄録のみ確認

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