AIが解く世界の難問 · 生命科学 · Nature (machine learning) · 2026-10-24
タンパク質言語モデルでタンパク質の静電特性を予測
原題: Predicting protein electrostatics with protein language models
タンパク質の機能にはイオン化状態が重要だが、その平衡定数（pKa値）の予測は難しい課題である。本研究では、ESMタンパク質言語モデルを基盤に、アミノ酸配列だけからpKa値を予測するニューラルネットワーク「KaML-ESMs」を開発し、天然タンパク質の主要残基で誤差約0.5単位という、実験に匹敵する精度を示した。ヒトのプロテオーム全体への適用では、機能部位の特定や触媒機構の推定に役立つことが示された。