【ポイント】

・翻訳^注1）を促進し、タンパク質生産効率を向上させる短いペプチド^注2）（peptide）配列を多数開発。

・AIを活用し、ペプチドの翻訳促進強度を高精度に予測。

・簡便な方法で目的タンパク質の生産性を向上可能。

・医薬品や抗体だけでなく、再生可能資源から化学品や燃料をつくる分野で活躍する酵素の生産効率向上にも応用可能。

名古屋大学大学院生命農学研究科の加藤 晃代 准教授、中野 秀雄 教授、産業技術総合研究所の本野 千恵 主任研究員、早稲田大学理工学術院の浜田 道昭 教授（兼：産業技術総合研究所 招聘研究員）、横山 源太朗 助手（兼：産業技術総合研究所 技術研修員）らの研究グループは、大腸菌などの微生物によるタンパク質生産効率を高める新技術を開発しました。

研究グループはこれまで、特定の短いペプチド配列が翻訳を促進し、リボソーム^注3）の停滞を軽減できることを報告してきました。今回の研究ではこの知見をもとに、人工的にランダム化したペプチドライブラリーを用いて、リボソームの停滞（ribosome stalling）^注4）を抑制するペプチドを探索し、新たな翻訳促進ペプチド（Translation-Enhancing Peptides：TEPs）^注5）を多数発見しました。これらのTEPsはそれぞれ異なる強度で翻訳を促進し、タンパク質生産効率を向上させることが明らかになりました。

さらに、研究グループは機械学習（machine learning）^注6）を用いたAIモデルを構築し、ペプチド配列から翻訳促進活性を予測することに成功しました。このAIモデルは実験値と高い相関を示し、目的のタンパク質に適した配列を合理的に設計できる手法として応用可能であることを示しました。

本成果は、微生物によるタンパク質生産のボトルネックである翻訳効率の問題を解決する新たなアプローチであり、バイオ医薬品や酵素^注7）、抗体などの生産を支える基盤技術としての応用が期待されます。

本研究成果は、2025年10月25日付で、英国Royal Society of Chemistry (RSC) によって発行されている、化学生物学分野を対象としたオープンアクセス誌『RSC Chemical Biology』に掲載されました。

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【用語説明】

注1）翻訳（translation）：

遺伝子情報（mRNA）からリボソームがタンパク質を作る過程。

注2）ペプチド（peptide）：

2〜数十個のアミノ酸が結合した短い分子。

注3）リボソーム：

mRNAの情報を読み取り、アミノ酸を連結してタンパク質を合成する分子装置。

注4）リボソームの停滞（ribosome stalling）：

リボソームが翻訳中に特定の配列で停止し、タンパク質合成が一時的に止まる現象。

注5）翻訳促進ペプチド（Translation-Enhancing Peptides：TEPs）：

リボソーム停滞を軽減し、翻訳を促進する短いペプチド配列。

注6）機械学習（machine learning）：

AI（人工知能）の一分野で、データからパターンを学び予測する技術。

注7）酵素：

生物がもつ触媒タンパク質。化学反応を効率的に進め、燃料や化学品の生産に用いられる。

【論文情報】

雑誌名：RSC Chemical Biology

論文タイトル：Screening and machine learning‒based prediction of translation-enhancing peptides that reduce ribosomal stalling in Escherichia coli

著者：Teruyo Ojima-Kato（名古屋大学）, Gentaro Yokoyama（早稲田大学兼産業技術総合研究所）, Hideo Nakano（名古屋大学）, Michiaki Hamada（早稲田大学兼産業技術総合研究所）, and Chie Motono（産業技術総合研究所）　　　　　　　　

DOI：10.1039/D5CB00199D 

URL：https://doi.org/10.1039/D5CB00199D

【研究代表者】

大学院生命農学研究科 加藤 晃代 准教授
https://www.agr.nagoya-u.ac.jp/~molbiote/