タンパク質構造予測の新時代を切り拓く学術的背景 タンパク質構造の解析は、分子生物学および生命科学分野の中心的課題の一つです。従来の実験手法であるX線結晶構造解析、核磁気共鳴（NMR）、クライオ電子顕微鏡は、タンパク質の三次元構造研究に確かな基盤をもたらしてきましたが、試料作成の煩雑さや時間コストの高さ、そしてタンパク質の種類による適用範囲の限界により、全プロテオーム（蛋白質群）を広く網羅することは困難でした。2020年にDeepMindが開発したAlphaFold2（AF2）システムの登場以降、タンパク質構造予測分野は画期的な進展を迎えます。AlphaFold2はディープラーニングの手法を用いることで、ほぼ全ての既知のタンパク質配列の高品質な構造予測を実現し、構造網羅率を大きく拡張、生物医学...

一、背景紹介：医学分野における機械学習と信頼性の課題 近年、人工知能（Artificial Intelligence, AI）および機械学習（Machine Learning, ML）技術の急速な発展に伴い、医療・健康分野は大きな変革を遂げています。特にインシリコメディシン（in silico medicine）の領域では、機械学習予測器が人体の生理的・病理的な直接測定が困難な指標（たとえば疾患リスク評価や治療反応予測など）を推定する重要なツールとなっています。しかし、機械学習がますます臨床意思決定に直接影響を与えるようになるなか、その予測結果の信頼性（credibility）にはこれまでにない高い基準が求められるようになっています。言い換えれば、機械学習モデルが医学の実際的応用において正確...

学術的背景 光合成微生物は太陽エネルギーを化学エネルギーに変換することで、二酸化炭素（CO₂）を高付加価値の長鎖化学品へと直接変換することができ、CO₂の隔離と持続可能な発展のための非常に有望な経路を提供します。しかし、光合成反応で生成される重要な還元力―還元型ニコチンアミドアデニンジヌクレオチドリン酸（NADPH）は、主に微生物が暗所で生存するために用いられ、生合成には十分利用されません。この制約は光合成微生物の実用化ポテンシャルを大きく妨げるものです。この問題を解決するため、研究者たちは「太陽エネルギー分離型」のバイオハイブリッド戦略を提案し、持続型光触媒と光合成微生物を統合することにより、光反応と暗反応の分離を実現し、無照射環境下でもCO₂を継続的に利用し長鎖化学品の合成を可能にしまし...

学術的背景 近年、世界中でSARS（重症急性呼吸器症候群）、MERS（中東呼吸器症候群）、COVID-19（新型コロナウイルス感染症）など、コロナウイルスによる感染症が複数回発生しています。これらの感染症は人類の健康に重大な脅威をもたらしただけでなく、コロナウイルスの突発的感染に対する緊急対策の不備も浮き彫りにしました。コロナウイルス感染はしばしば肺の炎症反応を伴うため、ウイルス感染を抑制しつつ炎症を緩和することが治療の重要な課題となっています。従来の抗体治療は効果的ではありますが、開発サイクルが長く、ウイルスの急速な変異に対応しづらいという課題があります。さらに、抗体依存性増強効果（ADE）も治療効果を低下させる恐れがあります。したがって、新興コロナウイルス感染に迅速に対応でき、かつ抗ウイ...

学術的背景 磁気共鳴画像法（Magnetic Resonance Imaging, MRI）は現代医療診断における重要なツールであり、その効果は造影剤（Contrast Agents, CAs）の使用に大きく依存しています。従来のMRI造影剤は主にガドリニウム（Gd）を基盤とした錯体に基づいており、これらの造影剤は臨床で広く応用されているものの、長期的な安全性には議論があり、特に腎機能不全の患者では腎性全身性線維症（Nephrogenic Systemic Fibrosis, NSF）を引き起こす可能性があります。そのため、遷移金属を基盤とした新しいMRI造影剤の開発が研究の热点となっています。遷移金属（例えば鉄やマンガン）は、地球上に豊富に存在し、多様な酸化状態を持つため、生体環境中の酸化...