ミルクタンパク質の構造生物学 ―実験データに基づく構造決定から AI とビッグデータを活用した構造予測まで
西

尾

俊

亮＊

（福島大学食農学類附属発酵醸造研究所，〒960-1296 福島県福島市金谷川 1 番地）

Structural biology of milk proteins – From structure determination basedon experimental data to AI and big data-aided structure prediction
Shunsuke NISHIO（Institute of Fermentation Sciences (IFeS), Faculty of Food and Agricultural Sciences, Fukushima University, 1, Kanayagawa,
Fukushima, 960–1296）

要旨

生命現象の理解には，その中で働くタンパク質の機能を知ることが不可欠であり，タンパク質の立体構造はその手助けとなりうる。しかし，実験的に構造を決定するのは多大な時間と労力が必要である。本稿ではまず，実験的にタンパク質の立体構造を決定する手法について紹介する。次に，2021
年に発表され，瞬く間に全世界に広まった人工知能（Artiﬁcial Intelligence，AI）とビッグデータを活用した構造予測について，その手法と，現時点で予測できることについて述べる。さらに，栄養成分
として，また生体防御機構の調節に重要な役割を果たすものとして，ミルクタンパク質を例に，実験的に立体構造が決定されているものと予測構造との比較を試みる。最後に，未知のミルクタンパク質複合体を予測し，予測構造がこれまでに観察されている現象を理解するのに妥当であるか，また，これらの構造予測の現時点における限界についても検討する。

ということも含め，タンパク質の機能を理解するた

1．は じ め に

めにはその立体構造を知ることが重要であると言えすべてのタンパク質はアミノ酸が繋がっただけのる。タンパク質の立体構造を知るために多くの実験

紐のようなものであろうか？もちろんそのような訳

技術が生まれ，今なお発展中である。さらに近年，はなく，折りたたまれて特定の立体構造を取るもAI を活用したタンパク質立体構造の予測技術が急の，部分的に折りたたまれるもの，あるいはまさに速に進歩している。

紐のように決まった構造を持たないものなど様々で

2．測定データに基づく構造解析法ある。さらに，単独では機能を持たないが，2 つのタンパク質あるいはそれ以上のタンパク質が複合体

最初にタンパク質の立体構造解析が成功したを形成したときに機能を発揮するものも存在する。

1958 年から 65 年が経ち，タンパク質の構造解析

この事実から言えることは，特定の構造をとらない

はソフト，ハードの両面で著しい進歩を遂げてい＊ E-mail：snishio@agri.fukushima-u.ac.jp

る。今日，実験的にタンパク質の立体構造を決定― 35 ―

乳業

技術

する手段として用いられるのは，主に，X 線結晶構な条件で切断できる。

造解析，核磁気共鳴（Nuclear Magnetic Resonance，

純度および均一性は，サイズ排除クロマトグラ

NMR）およびクライオ電子顕微鏡を用いた解析でフィーにおけるピークの対称性や，多角度光散乱検ある。本稿ではこれらのうち，X 線結晶構造解析お出器（Multi Angle Light Scattering，MALS）による

よびクライオ電子顕微鏡を用いた解析について述べ

分子量の確認で評価することが多い。

る。

タンパク質結晶は，低分子化合物のそれと同じよ
うに，分子が 3 次元空間に規則正しく整列して形成

2–1．X 線結晶構造解析される。ただ，低分子化合物と異なり，タンパク質

X 線結晶構造解析は，タンパク質の結晶に X 線

表面に露出しているアミノ酸の側鎖がそれぞれ異なを照射し，タンパク質分子に当たって回折した X

る電荷を持つため表面電荷が一様ではない。これに線のスポット（回折データ）を用いる。回折データ

より，緩衝液の pH や温度によって表面電荷が変化と位相情報から電子密度を計算し，そこに分子モデし，結晶中で異なる分子間相互作用を形成しうるたルを当てはめていくことで立体構造を決定する。

め，一つのタンパク質でも異なる整列による結晶が形成される3）。

タンパク質の結晶を作製するために重要なこと
は，精製した標的タンパク質の純度および均一性で結晶形成には，タンパク質溶液，緩衝液および沈ある。純度を上げる方法として，タンパク質の多段殿剤（塩，ポリマー，アルコールなど）が必要とな

階精製が挙げられる。組換えタンパク質発現技術をる。これらを混合しタンパク質溶液を過飽和の状態用いた異種発現によって標的タンパク質を調製するにすると，均一に分散していたタンパク質分子が会場合は，数残基から数百残基のタンパク質タグを付合し始め，小さな結晶の核を形成する。核形成に加し，第 1 段階としてアフィニティークロマトグラ

よって周囲の溶液のタンパク質濃度が低下すると，フィー，第 2 段階以降にイオン交換クロマトグラ

結晶はタンパク質分子を取り込み成長する段階へ移フィーやサイズ排除クロマトグラフィーによってさ

行する4）。
それぞれのタンパク質は固有の形，大きさを持らに精製するのが一般的である。
一方，均一性には異種発現に使用する宿主の翻訳

ち，外環境によって表面電荷などの性質が変化する

後修飾が影響する。哺乳類細胞や昆虫細胞を宿主とことから，結晶化の予測は困難である。そのため，して分泌発現した場合，組換えタンパク質には糖鎖キットを用いて結晶化スクリーニングを行う必要がが付加する。糖鎖，特に N – 結合型糖鎖の構造は多ある。小さくても結晶が出ればその条件を，回折実

岐にわたり，局所的な不均一性の原因となる。これ

験に使用可能な結晶を得るために最適化する。X 線を回避するためには，糖鎖修飾配列の置換が考えら

結晶構造解析においてこの部分が律速になることはれる。しかし，N – 結合型糖鎖はタンパク質の折り多く，筆者が高度好塩菌由来のタンパク質を結晶化

たたみや安定化に寄与していることが報告されておした際，条件の最適化を試みても数ヶ月かけなけれり，このような変異タンパク質は発現しないこともば結晶が成長しなかった5）。

珍しくない1）。そこで，糖鎖の構造をある程度均一

十分に結晶が成長したら，放射光施設での回折実にするために，糖鎖合成遺伝子に変異が導入された験に供する。結晶中のタンパク質分子に当たった X細胞株（例えば HEK293S GnTI－ ）を使用したり，線は回折し，様々な方向に曲がった結果生じる多数

培地へ糖鎖合成阻害剤（キフネンシンなど）を添加のスポット（回折データ）が得られる。タンパク質したりする2）。これらによって合成されるハイマン

分子は 3 次元的な構造を持つため，角度を変えながノース型糖鎖は，その糖鎖構造を特異的に切断する

ら X 線を照射し，それぞれの角度における回折デー酵素である Endoglycosidase H を用いて比較的温和タを取得する。回折データには，それぞれのスポッVol. 73. 2023

― 36 ―

30% 程度以上のものが必要となる。

トの位置およびシグナル強度の情報が含まれている。X 線は電磁波の一種であるので振幅と位相とい回折データと位相情報が揃えば，電子密度を計算

うパラメータがあり，これらの情報を用いることですることができる。電子密度は，タンパク質を構成

電子密度を計算できる。しかし，振幅はシグナル強しているアミノ酸の主鎖および側鎖，結合している

度として得ることができるが，波の周期性を表す位

低分子化合物あるいは短い糖鎖などの形を反映して相は回折データから得られない。

いる。実際のモデルの構築は Phenix AutoBuild など

そこで，位相情報を取得するために様々な手法がのプログラムが自動で行うが，実験者が電子密度図

開発された6）。ここでは 3 つの方法について述べる。

に合わせながらモデルを適宜修正し，最終的な立体

重原子同型置換法は，重原子を含む結晶と含まな構造を決定する7）。結晶化や位相情報の取得に比べい結晶を用意し，これらの回折データから，重原子て，この段階は方法論がほぼ確立しているため，1の結合により生じたシグナル強度の差を利用して位日でモデルが構築できることも珍しくない。

相情報を取得する方法である。この方法は，新規，
2–2．クライオ電子顕微鏡を用いた構造解析

既知を問わずどのようなタンパク質に対しても用いることができるが，同型の結晶が複数個必要なこと

近年，タンパク質の構造決定において用いられるや，重原子が結合する割合がわからないこと，重原

機会が増えてきたのが，クライオ電子顕微鏡を用い子の浸漬で結晶そのものが割れてしまうなどの問題たものである。クライオ電子顕微鏡は，液体窒素にがある。

よる冷却下でタンパク質などの試料に対して電子

異常散乱法は，セレノメチオニンや硫黄含有アミ線を照射し観察する透過型電子顕微鏡のひとつである8）。

ノ酸（システインおよびメチオニン）の異常散乱を利用し，回折データの差を取得し，位相を決定する

クライオ電子顕微鏡を用いた構造決定法は単粒子方法である。この方法は重原子同型置換法と異なり，解析とトモグラフィー，マイクロ電子回折の 3 つが結晶 1 つから回折データを取得すれば良いという利あるが，ここでは単粒子解析とトモグラフィーにつ点がある。しかし，セレノメチオニンを含む特殊ないて述べる。

培地がいることや，タンパク質の発現量が大きく低単粒子解析は，タンパク質粒子を非晶質の氷に包下することなどが問題となる。さらに，1 つの結晶

埋し，2 次元の透過画像から 3 次元構造を再構築すに 2 つ以上の異なる波長の X 線を使う必要があるたる方法である。単粒子解析の大きな特徴は，結晶化

め，それに対応したビームラインで実験を行わなけを必要としないため，より自然な状態の構造を解析ればならない。硫黄の異常分散を利用する場合は 1できることである。また，局所的に構造が異なるタ

つの波長の X 線を用いればよいが，異常分散シグナ

ンパク質が含まれていても，モデルを構築する際にルがとても小さいため，結晶 1 つからのデータではそれらを別々に解析することで，1 つのサンプルで十分に構造決定に至らない場合が多く，複数個の結複数の構造を解くことも可能である。一方で，標的晶から得たデータを積算する必要がある。

タンパク質の分子量が壁となっており，リボソーム

分子置換法は，現在最も使われている方法で，1などの超分子複合体や界面活性剤などで被覆されたつの結晶から得られた回折データと，既知の類似構

膜タンパク質複合体など，分子量が 10 万以上のも造や予測構造から取得した位相情報を用いる。特別のの構造解析が多い。ただし，可溶性の小分子タンな波長の X 線や，複数の条件の結晶を用意する必

パク質について，抗体などを基にしたスキャフォー

要はないが，構造決定の成功は鋳型構造が取得でき

ルドタンパク質と結合させて見かけの分子量を大きるかどうかに大きく依存する。既知構造を鋳型とくするなどの改善策が提案されている9）。
標的タンパク質は，X 線結晶構造解析と同様に培する場合は，アミノ酸配列の同一性が少なくとも― 37 ―

乳業

技術

養細胞などから精製する。精製したタンパク質は，
直径 3 mm ほどの金属でできたグリッドに添加し，３．ビッグデータと AI を活用した構造解析法

余分な液を除去したあとで液体エタンを用いて急速実験データを基にタンパク質の立体構造を決定す凍結する。グリッドには規則的に穴が開いたカーボる方法は，専用の実験機器や設備，さらにはデータン膜が貼られており，それぞれの穴にタンパク質粒を測定するための施設へのアクセスなど，超えるべ子が氷包埋される。グリッドに添加するタンパク質き障壁が多い。それでは，これらの設備を持たない

は数 µg 程度で，X 線結晶構造解析に用いるそれよタンパク質研究者，生化学者はどのようにして標的り少ない。そのため，遺伝子改変動物や特異抗体をタンパク質の構造にアクセスすればよいのか？ま用いて生体内から微量のタンパク質およびタンパクた，標的タンパク質やそれに類似のタンパク質の構質複合体を精製し，試料として用いることも増えて造がない場合はどうすればよいのか？これらの問いいる 。

に答えるため，公共データベースの整備と立体構造

10）グリッドを作製後，クライオ電子顕微鏡を用い予測技術の開発が進められた。

てグリッドの透過画像を数百枚から数千枚取得す
3–1．既知のタンパク質立体構造へのアクセスる。単粒子解析を行う前提として，グリッドのそれ
ぞれの穴に包埋されているタンパク質粒子はランダ

PDB（Protein Data Bank） は， タ ン パ ク 質 や 核

ムな方向を向いている必要がある。そのような状態

酸などの立体構造を登録する公共データベースでで撮影した画像は，標的タンパク質を 360º 様々なある13）。実験的に決定された構造は，論文と同時に角度から見たものが含まれている。また，染色をしPDB への登録，公開が義務付けられている。PDBていないため，観察される粒子のコントラストはとには 21 万を超える立体構造が登録されており（2023ても低い。そこで，透過画像から粒子を抽出し，似年 11 月），これらの中にはタンパク質の全長構造だ

た形，すなわち同じ向きと推定されるものを分類しけでなく，特定のタンパク質ドメインの構造，基質整列させた後，重ね合わせることでノイズを軽減さや他のタンパク質との複合体構造など様々な状態のせる。ノイズを軽減させた画像に角度を割り当ててものが含まれている。PDB に登録されている標的タ

逆投影することで，最終的な 3 次元構造を再構築

ンパク質の構造を見るには，PDB から構造ファイする11）。

ル を ダ ウ ン ロ ー ド し，PyMOL や UCSF Chimera14）

トモグラフィー
（クライオ電子線トモグラフィー）といった分子グラフィックツールを用いる。

は，グリッドを連続的に傾斜させて 1 つのサンプルから多数の画像を撮影し 3 次元構造を取得する方法

3–2．タンパク質の立体構造予測技術である。単粒子解析の場合と異なり，1 つの構造体①ホモロジーモデリング法

を様々な角度から撮影するため，細胞小器官や細胞ホモロジーモデリング法は，標的タンパク質のアといった，単粒子解析より大きい，より不均一なサ

ミノ酸配列に相同性が高く，立体構造既知の鋳型タンプルに適用できる12）。

ンパク質を出発点とする方法である。これは，アミ

クライオ電子顕微鏡を用いた構造解析は，結晶化

ノ酸配列が類似しているタンパク質同士は，進化的を必要としない，必要なタンパク質量が少ないと類縁関係にあり構造も類似であるということに基づいった利点があり，サンプルを調製するのに X 線いている。標的タンパク質と鋳型タンパク質との配結晶構造解析ほどは時間がかからない。しかし，画列アライメント情報から，アミノ酸残基が挿入ある像データを取得するために一晩かかる場合があり，いは欠失している場合は主鎖の構造を再構成し，ままたデータ解析法も確立されていないため試行錯誤

たアミノ酸置換が起こっている場合は側鎖の付け替が必要となる。

えを行う。これにより標的タンパク質の立体構造をVol. 73. 2023

― 38 ―

予測するが，既知の構造がない場合は使用できない

す る た め の い く つ か の 指 標 を 出 力 す る。pLDDTため，万能な手法ではない。

（predicted Local Distance Diﬀerence Test）は，予測構造と既知構造とを比較した際のずれを，アミノ② AI 駆動型構造予測法

酸残基一つ一つに対して数値化したものである。

ホモロジーモデリング法に変わり近年急速に発達

AlphaFold は，予測構造と PDB に登録されている

し，またその予測精度の高さが注目されているのが既知構造との誤差について学習済みであるため，実深層学習を利用した構造予測である。その代表が，

験構造がない場合でも，予測構造の pLDDT を算2020 年の CASP141 で DeepMind 社が発表し，2021出する。pLDDT が予測構造における局所的な信頼年に論文が公開された AlphaFold（AlphaFold2）で性を表しているのに対して，pTM score（predictedある15）。

Template Modeling score）は，予測構造と既知構造

AlphaFold による予測は，配列データベースからとを比較し，予測構造全体の信頼性を評価してい標的タンパク質の類縁配列を多数検索し，挿入やる。PAE（Predicted Aligned Error） は， 予 測 構 造

欠失に対応して作製されたマルチプルシーケンスアと既知構造において，任意の 2 つの残基を選択し，ライメント（MSA）と，PDB データベースに登録

一方を重ねたときにもう一方の残基の位置誤差を予されている類似の構造（テンプレート）を用いる。

測したものである。マルチドメインタンパク質におMSA を利用する上で重要な考え方として，あるア

いて，ドメイン内の 2 つの残基の PAE は低くなる

ミノ酸の変異がタンパク質の構造に影響を与える場

ものの，ドメイン間の 2 つの残基では高く示され合，近接するアミノ酸が安定化に寄与するように変る。これにより，マルチドメインタンパク質のドメ

異するというものがある。すなわち，MSA におい

イン間の境界を推測することができる。pTM scoreてこのような共変異しているアミノ酸ペアを見つけと PAE については関連があり，全体的に PAE が小ることができれば，それらの位置情報を立体構造のさくなるほど，pTM score は大きくなる。なお，こ予測に使うことが可能となる。AlphaFold は，MSA

れらの仕組みについて詳しく知りたい場合は，森脇からアミノ酸ペアを探し出す処理に Evoformer とによる総説16） にこれまでの背景なども含めてまという深層学習モデルを用いており，MSA の膨大なめられているので参照されたい。

類縁配列から特徴的な部分や，特徴が見られない部
分を，学習を繰り返しながら見出す。これにより，③ AI 駆動型構造予測法の使い方

AlphaFold を用いて自分の興味があるタンパク質

保存されたアミノ酸や共変異しているアミノ酸ペアの立体構造を取得するにはどうしたらいいだろう

を精度良く探し出すことが可能となる。
次 に AlphaFold は，Evoformer に よ っ て 得 ら れか？ AlphaFold はソースコードが公開されているたた MSA に由来するアミノ酸ペアなどの特徴情報

め，ローカルのコンピュータに実装することが可能を基に標的タンパク質のアミノ酸配列を 3 次元空である。しかしコンピュータの GPU によって，計間に配置する。アミノ酸残基の座標情報は，再度算速度や計算できるタンパク質配列の長さが制限さ

Evoformer へフィードバックされ，特徴情報を更新れる。より簡単に予測したい場合は，DeepMind 社

する。これらの処理を繰り返し行い，最終予測構造

が Google Colaboratory で提供している AlphaFold のを出力する。

利用が可能である2。また，ハーバード大などのグ

AlphaFold は， 予 測 構 造 と と も に 構 造 を 評 価

ループが AlphaFold の MSA 構築の部分を改良し計算速度を向上させた ColabFold17） も同じく Google

1

Critical Assessment of protein Structure Prediction。2 年に一回開催されるタンパク質構造予測技術の精度を評価する世界的なコンテスト。

2― 39 ―

https://colab.research.google.com/github/deepmind/
alphafold/blob/main/notebooks/AlphaFold.ipynb

乳

業

技

術

Colaboratory で 利 用 で き る3。Google Colaboratory

ことができた5）。

で の 予 測 は， 興 味 が あ る タ ン パ ク 質 の ア ミ ノ 酸

2 つ目は，立体構造を利用したアミノ酸配列によ配列を入力するだけで行うことができる。また，らない類似構造のマイニング（採掘）である。類DeepMind 社は，AlphaFold の論文が発表されたの似の遺伝子やタンパク質を探す方法として，塩基と同時に，Uniprot に登録されているタンパク質の配列やアミノ酸配列を用いて検索する BLAST が広予測構造データベースを公開した18）。2021 年の段

く知られている21）。構造マイニングはこれまでも階では 30 万程度の予測構造が公開されていたが，あったが，データベースが PDB のみで，その利用2023 年 11 月現在では 2 億を超えている。

は限定的であった。しかし，AlphaFold データベー

AlphaFold による構造予測は単量体タンパク質にスの公開により予測構造が充実したため，Dali22）やとどまらず，タンパク質複合体にも適応可能であFoldSeek23） を用いた大規模構造マイニングが可能る。これは，複合体の相互作用界面においてそれぞになった。さらに，立体構造予測 AI のひとつであれのタンパク質に由来するアミノ酸残基が共変異す

る ESMFold24）によるデータベースが公開されたこるという情報を利用している。また，複合体予測のとも大きい。ESMFold データベースには，メタゲノ

精度を上昇するために，それぞれのポリペプチド鎖

ム配列から予測した約 7 億の予測構造が含まれていに由来する MSA から同じ生物種由来の配列を探しる。これらを用いた検索は BLAST と同様で，インて組み合わせている。これは同じ生物種由来のタンプット構造を入力するだけで類似構造が得られる。

パク質同士のほうが，異なる種の組み合わせより相3 つ目は，AlphaFold-Multimer を利用した新規相互作用が強いはずであるという性質を利用してい互作用ペアの探索である。AlphaFold-Multimer とオる。複合体予測は AlphaFold-Multimer として発表

ミクスデータとを組み合わせて網羅的な複合体予測

され19），Google Colaboratory では，複数の配列をイを行い，in silico で新規タンパク質複合体を探すこ

ンプットに用いるだけで簡単に予測できる。

とが試みられている25）。

4 つ目は，クライオ電子顕微鏡を用いた構造解析④ AI 駆動型の構造予測で何が変わったのかへの応用である。前述の通り，クライオ電子顕微鏡

AlphaFold の論文はすでに 1 万 6 千回以上引用さを用いた単粒子解析およびトモグラフィーでは，2れているが，AlphaFold の出現後，研究スタイルは次元画像から 3 次元構造を再構成する。このときにどのように変わったのか。構造予測だけにとどまら得られる「未知タンパク質の形状」という情報に対ない例を説明する。

し，形状が合致する AlphaFold による予測構造を探

1 つ目は，X 線結晶構造解析における構造決定

索することにより，タンパク質複合体の新規構成成分を同定したことが報告されている26）。

法のひとつである分子置換法である。これまでの予測構造は分子置換法のモデルに用いられるほど

AlphaFold の公開当初に示唆されていた構造予測

正確ではなく，構造決定が困難であった。しかし，の制約・制限も解消されつつある。例えば，予測

AlphaFold の正確性が高い予測構造は分子置換法へ

構造はタンパク質のある一状態のみを出力可能であの適応が十分可能である20）。たとえば，筆者らが明るとされていた。しかし，MSA に含まれている配らかにした構造は，ホモロジーモデリング法によっ

列を類似度でクラスターに分けると，同じタンパクて作製したモデルでは 1 年かかっても解けなかった

質の異なるコンフォメーションを予測することがが，AlphaFold によるモデルを用いたところ，新規可能であると最近になって報告された27,28）。また，の構造であったにも関わらず 1 日もかからずに解く

様々な疾患で，その病態に関連するアミノ酸置換を

3

伴う一塩基多型（Single Nucleotide Polymorphisms，

https://colab.research.google.com/github/sokrypton/
ColabFold/blob/main/AlphaFold2.ipynb

Vol. 73. 2023

SNPs）が報告されている。AlphaFold でこのような― 40 ―

アミノ酸置換による構造変化を予測することは困

RoseTTAFoldAA は既存の翻訳後修飾を含むタンパ

難とされていた。それは，MSA で多くの配列を取ク質の立体構造のうち，5 割弱のものを予測するこ得するため，アミノ酸置換という特徴がその他多とに成功している32）。

数の配列によって消されてしまうからである。しタンパク質と非タンパク質の複合体予測について

かし，この問題も MSA をクラスター化することでは，AlphaFold も今後のアップデートでそれらの予

アミノ酸置換による構造変化を予測することができ測について対応すると発表しており，先行で公開さたり ，変異によるタンパク質機能への影響を予測れたデータでは高精度での予測に成功している4。

するために改変された AlphaFold を含む AI である

多くの場合，AlphaFold などの AI による予測構27）

AlphaMissense29）

が発表されたりと，解決されつつ造は，実験的に得られた構造を高精度で再現してある。

いる。しかし，前述の指標により高い信頼性を示したモデルでも，モデル全体のねじれやドメイン⑤ AI 駆動型構造予測の今後の配向が実験による構造と異なっていたり，局所

タンパク質立体構造予測の次の段階として，タン的にはアミノ酸残基の主鎖および側鎖のコンフォ

パク質と核酸や金属イオン，低分子化合物との複合

メーションが異なっていたりすることもある36）。

体や，翻訳後修飾されたタンパク質の構造予測が挙AlphaFold に限らず，AI はもっともらしい嘘をつくげられる。これらの予測に関しても近年成果が公開こと（Hallucination）がある37）。そのため，今後はされている。

モデルの信頼性を予測精度の指標に頼るだけではな

立体構造予測 AI のひとつである RoseTTAFold30）の 改 良 版 RoseTTAFoldNA（Nucleic Acid） は， タ

く，別の実験系でも正しく検証することがより重要になると思われる。

ン パ ク 質 – 核 酸 複 合 体 を 予 測 す る AI で あ る31）。

4．ミルク関連タンパク質の構造解析

RoseTTAFoldNA は，テストしたタンパク質 – 核酸
複合体の約 3 割で相互作用界面を正しく予測できる

ミルクは新生児に栄養を与えるために高機能化しことを示した。

た，栄養学的に優れた食べ物である。新生児に対同 じ く RoseTTAFold の 改 良 版 で あ る RoseTTA

する母乳のみならず，牛乳や乳製品は広く日常的

FoldAA（All-Atom） や Umol は， 金 属 イ オ ン や 低に摂取している。牛乳は，100 mL あたり 3 から 4 g

分子化合物との複合体予測ができる AI である32,33）。

のタンパク質（ミルクタンパク質）を含む。ウシ

タンパク質 – 低分子化合物複合体は，既存構造ののミルクタンパク質は，約 80% がカゼインで残り受容体タンパク質に低分子化合物を当てはめるドッの約 20% がホエイタンパク質で構成されるのに対

キングシミュレーションが主流であるが，これらし，ヒトのそれは約 70% がホエイタンパク質であの AI は，構造未知の受容体タンパク質の場合でもる38,39）。

ドッキングシミュレーションと同等の予測精度を達カ ゼ イ ン は， ウ シ で 4 種 類（ αs1， αs2， β， κ ），成している。この他に，標的タンパク質の予測構造

ヒトで 3 種類（αs1，β，κ）のタンパク質が含まれから，既知の類似構造 – 低分子化合物複合体を探索ており，乳中ではカゼイン同士が自己会合し，カゼし，低分子化合物を予測構造に埋め込む AlphaFill

インミセルと呼ばれる粒子として分散している。カという手法も開発されている34）。

ゼインミセルは，水に溶けにくいリン酸カルシウム

AlphaFold の 予 測 構 造 は， 翻 訳 後 修 飾 の 一 つ でを内包し，新生児にカルシウムを送達する機能をある N – 結合型糖鎖の付加部位がタンパク質表面担っている40）。

に 正 し く 露 出 し て お り， そ こ に モ デ ル 糖 鎖 を 埋め込むことができると報告されている35）。また，― 41 ―

4https://deepmind.google/discover/blog/a-glimpse-of-thenext-generation-of-alphafold/

乳

業

技

術

含まれる43–45）。

ホエイはカゼインと異なり，多様な種類のタンパク質を含む。カゼインと比べて，生体内での消化・吸収速度が早いため，新生児のアミノ酸源となる。

4–1．ミルクタンパク質の立体構造

さらに，その機能も多様で，IgA（Immunoglobulin

PDB に登録されているミルクタンパク質についA）などの免疫グロブリンは，新生児の未熟な免疫て，表 1 にまとめた。ミルクタンパク質のうち，系を助ける役割を持つ。また，Lactoferrin は鉄結合

ホエイタンパク質の立体構造がよく解かれている。

能によって鉄吸収を調節したり，その分解物が抗菌

これは，乳（牛乳）が，大量に調製できるため，精作用を示したり，生体に有用な機能を示す41）。

製の出発物質として用いるのが容易であったこと，

これら以外にも，量的には僅かであるが重要な

ホエイタンパク質が水溶性で扱いやすかったことが役割を果たすミルクタンパク質が存在する。乳は，要因であると考えられる。さらに，免疫系の調節や100 mL あたり 3 から 5 g の脂肪（乳脂肪）を含み，抗菌など，生体防御に寄与するタンパク質が多く，乳脂肪は三重膜で被覆された乳脂肪球となって分散

その立体構造への関心が高かったことも理由であろしている。この三重膜は，乳脂肪球被膜（Milk Fat

う。また，それぞれのタンパク質について複数のエ

Globule Membrane，MFGM）と呼ばれ，乳腺上皮ントリーがある。例えば Lactoferrin は，基質を含細胞内で合成され，脂質一重膜で被覆された脂肪

まないアポフォーム，鉄結合型，亜鉛結合型や糖結滴が，離出分泌に伴い頂端側細胞膜によって被覆合型などの結晶構造や，Lactoferrin の分解物である

されて形成される 。MFGM は，約 2–4% のミル

抗菌ペプチド Lactoferricin の NMR 構造が報告されクタンパク質を含み，タンパク質の種類も多岐にている46–50）。これらの構造は，新規基質結合サイト

わたる。これらのタンパク質の中には，乳脂肪球の同定や基質の結合に伴うタンパク質の構造変化をの離出分泌（Butyrophilin 1A1，BTN1A1；Xanthine

議論するために有用である。また，ホエイタンパク

Oxidoreductase，XOR）や，乳中での分散（Milk fat質の結晶構造はその由来がウシやヒトだけでなく，

globule-Epidermal growth factor （ EGF ） factor 8 ，

ヤギやヒツジ由来のものも登録されている。

42）

表 1 PDB に登録されている乳タンパク質
MFG-E8）など，乳脂肪球の形態に寄与するものがMFGM タンパク質はホエイタンパク質と異なり，
表1

PDB に登録されている乳タンパク質

ホエイタンパク質
Lactoferrin
β-Lactoglobulin
α-Lactalbumin
Lactoperoxidase
カゼインタンパク質
αs2-Casein
MFGM タンパク質
Mucin 1
Xanthine oxidoreductase
Cluster of differentiation 36
Butyrophilin 1A1
Milk fat globule- EGF factor 8
Fatty acid binding protein 3

Vol. 73. 2023

PDB
1LFG など 100 以上
1BEB など 100 以上
1HML など 30 以上
2IPS など 70 以上
PDB
6FS4 (Casocidin)
6FS5 (Casocidin)
PDB
2ACM (SEA domain)
6BSB (SEA domain)
6BSC (SEA domain)
1FO4 など 30 以上
5LGD
4HH8
3BN6
2PQS
2L9L
2HMB など 60 以上― 42 ―

⽣物種
ヒト、ウシ
ウシ、ヤギ
ヒト、ウシ、ヤギ
ウシ、ヤギ、ヒツジ
⽣物種
ウシ
⽣物種
ヒト
ヒト、ウシ、ラット
ヒト
ウシ
ウシ、マウス
ヒト、ウシ、マウス

完全長の構造が解かれているものは限定的である。

るために必要な分子である45）。

XOR は，ホエイタンパク質と同様に牛乳中から容MFG-E8 はマルチドメインタンパク質で，アミ易に精製できるため登録されている構造が多い。まノ 末 端 側 に EGF-like ド メ イ ン を 持 ち， カ ル ボ キた，Fatty acid binding protein 3（FABP3）の構造も。
シ末端側に F5/8 type C ドメインを持つ（図 1A）

多く登録されている。これは，FABP3 が長鎖脂肪

EGF-like ドメインは生物種によって数が異なり，酸の細胞内輸送を担っており，その機構に関心がウシでは 2 つ，ヒトでは 1 つである。F5/8 type C

持たれた結果であると推定される。これら以外のドメイン（C ドメイン）は生物種問わず 2 つであMFGM タンパク質は，それらの機能に関与する特り，2 番目のドメインが PS 結合能を持つ。図 1B

徴的なドメインの構造が登録されている。

に，AlphaFold デ ー タ ベ ー ス で 公 開 さ れ て い る ウ

一方で，ウシのミルクタンパク質の 80% を占め

シ MFG-E8 の予測構造を示した。予測構造には，るカゼインであるが，その構造はαs2 – カゼインの

ア ミ ノ 末 端 に pLDDT 値 が 低 い 領 域 が 見 ら れ た。

分 解 物 で あ る Casocidin の も の だ け で あ る51）。 こAlphaFold による予測構造でアミノ末端側に pLDDT

れは，カゼインが天然変性タンパク質（Intrisically

値が低い領域がある場合，その部分はシグナル配列

Disordered Protein，IDP）であり，そのポリペプチであることが多い。2 番目の EGF-like ドメインは，

ド鎖の大部分が一定の立体構造をとらず，結晶化なインテグリンとの結合モチーフである RGD 配列をどの構造解析が困難なためである52）。

持つ。予測構造から，RGD 配列は大きいループ構
造の先端にあり，タンパク質の外側に露出している

4–2．ミルクタンパク質の構造予測

ことが示唆された。図 1C に，PAE プロットを示

前述の通り，ミルクタンパク質の立体構造はホエす。PAE プロットは縦軸，横軸ともにアミノ酸残イタンパク質を中心に明らかになっている。しか基の番号に対応しており，任意の 2 つのアミノ酸し，機能的に重要なタンパク質であるにも関わらずの交点にそのアミノ酸ペアの PAE 値が示されてい部分構造しか解かれていないものや，複合体で機能る。PAE プロットの濃くなっている部分は，アミするがその立体構造は解明されていないものも多ノ酸残基同士の位置関係，配向性が適切であることい。そこで，本稿ではいくつかのミルクタンパク

を示しており，四角く囲まれている部分がタンパク質，複合体の構造を実際に予測し，実験データとの質ドメインであると推定できる。また，隣接するド整合性や，予測構造から推察される機能などについメイン間で相互作用しているかを見ると，2 番目のて述べる。

EGF-like ドメインと C1 ドメインとの間で PAE プ
ロットが濃くなっており，これらのドメインの相対① MFG-E8

的な位置関係はある程度固定された状態であると推MFG-E8 は MFGM タ ン パ ク 質 の ひ と つ で， 脂定される。他方，C1 ドメインと C2 ドメインとの質二重膜の構成成分であるホスファチジルセリン

間では PAE プロットが薄く，位置関係はある程度（PS）に結合する53）。通常 PS は脂質二重膜の内側

自由度があると考えられる。このことから，PS とに存在するが，アポトーシス細胞では外側に露出すの結合する C2 ドメインと，インテグリンと結合する。露出した PS に MFG-E8 が結合すると，それをる RGD 配列を持つ EGF-like ドメインとは柔軟に標的にしてマクロファージが貪食する54）。この機構

位置関係を変えられるため，マクロファージとアは，乳腺退縮期に起こる乳腺上皮細胞のリモデリン

ポトーシス細胞とを架橋するのに適していると推グにも利用される55）。また，MFG-E8 を欠いた乳脂察される。さらに，結晶構造56） と予測構造とを重肪球は融合し大きくなることから，MFG-E8 は乳中ねて比較したものを図 1D に示した。C2 ドメインで乳脂肪球の大きさを制限し，乳脂肪球を分散させの結晶構造と AlphaFold による C2 ドメインのアミ― 43 ―

乳業

技術

図 1 ウシ MFG-E8 の予測構造

A
EGF-like

1

C

F5/8 type C

2

C1

D

C2

✓EGF-like2 と C1 との配向関係
×C1 と C2 との配向関係

B
シグナル配列EGF-like 1

EGF-like 2

予測構造
PDB 3BN6CN

RGD 配列→インテグリンと結合自由度が高いF5/8 type C2

F5/8 type C1

図1

ホスファチジルセリン結合に関わる疎水性アミノ酸残基↓
ホスファチジルセリンと結合

ウシ MFG-E8 の予測構造（A）ウシ MFG-E8 の模式図。

（B）AlphaFold データベースで公開されているウシ MFG-E8 の予測構造。

（C）AlphaFold データベースで公開されているウシ MFG-E8 の PAE プロット。色が黒いほど PAE 値が低く，アミノ酸残基間の位置情報や配向性が信頼できる。

（D）ウシ MFG-E8 予測構造の C2 ドメインと，実験的に決定された C2 ドメイン（PDB 3BN6）との構造比較。

ノ酸主鎖はよく重なり，RMSD 5 は 0.378 であった。

皮細胞内に巨大な脂肪滴が蓄積し，乳脂肪球が乳しかし，PS との結合に重要な疎水性アミノ酸残基中へ分泌されなくなる43,44）。また，マウスにおいての側鎖は，一部異なる向きであった。以上から，

btn1a1 および xor 遺伝子は同一の mRNA 結合タン

MFG-E8 の予測構造はこれまでの知見をうまく説明

パク質 TDP-43 によって転写後制御を受けており，

でき，また機能性ドメインの構造は，結晶構造を精これらのタンパク質が協調して働くことを示唆して度良く再現していた。

いる57）。これらのタンパク質は，乳脂肪球形成時に乳腺上皮細胞由来の細胞膜と脂肪滴の膜をつなぐ② BTN1A1-XOR 複合体

役割を持つが，その相互作用は BTN1A1 の B30.2/

BTN1A1 お よ び XOR は，MFGM に 存 在 す る

SPRY ドメインと XOR との間で起こる。組換えタタ ン パ ク 質 で あ る。 図 2A 左 に AlphaFold デ ー タ

ンパク質を用いたプルダウンアッセイによって，

ベ ー ス で 公 開 さ れ て い る ウ シ BTN1A1 の 予 測 構

B30.2/SPRY ドメインのアミノ末端あるいはカルボ造を示す。BTN1A1 は乳腺上皮細胞の細胞膜に局

キシ末端領域が XOR 認識に重要であると報告され在する 1 回膜貫通型タンパク質で，細胞外領域にている58,59）。しかし，BTN1A1-XOR 複合体の構造

Immunoglobulin（Ig）-like ド メ イ ン を， 細 胞 内 領に関する情報はない。そこで，これらの複合体を域 に B30.2/SPRY ド メ イ ン を 持 つ。 一 方，XOR は予測し，既報との整合性を検証した。なお，Google

細胞質に存在する全長 1000 アミノ酸残基を超える

colaboratory の AlphaFold ではアミノ酸残基数の制

巨大な球状タンパク質である。これらのタンパク限から予測できなかったため，自前の計算システム

質をそれぞれ単独で欠損させたマウスは，乳腺上を構築し予測した。

5

図 2A 右に，全長 BTN1A1 と XOR の複合体構造

Root Mean Square Deviation。タンパク質の構造間の誤差を数値化したもの。小さいほど誤差が少ないと言える。

Vol. 73. 2023

を，AlphaFold（ColabFold）を用いて予測した結果― 44 ―

図 2 ウシ BTN1A1 と XOR の複合体予測

B

A

細胞外領域

N

XOR

BTN1A1
細胞質領域

Ig-like V-type 1
Ig-like V-type 2

予測ウシ BTN1A1 ( 細胞質領域 ) -XOR 複合体

膜貫通領域

90º

C

細胞内領域

C

N

XOR

285

Stem

270

B30.2/SPRY
予測ウシ BTN1A1 構造

図2

479

B30.2/SPRY

Tail

526

ウシ BTN1A1 ( 細胞質領域 )予測ウシ BTN1A1 ( 全長 ) XOR 複合体

C

ウシ BTN1A1 と XOR の複合体予測（A）AlphaFold データベースで公開されているウシ BTN1A1 の予測構造（左）および，ColabFold（AlphaFold-multimer）を用いて予測したウシ BTN1A1-XOR 複合体（右）。

（B）ウシ BTN1A1（細胞質領域）-XOR 複合体の予測構造。
（C）予測ウシ BTN1A1（細胞質領域）-XOR 複合体から，BTN1A1（細胞質領域）のみを表示した（左）。
また，BTN1A1（細胞質領域）の模式図を右に示した。パネル B から 90º 回転している。既報で示された
XOR 認識領域を黒で表した。

を示す。AlphaFold は，BTN1A1 の細胞外領域と細AlphaFold による予測構造は間違っているというこ

胞内領域のどちらもが XOR と相互作用するモデルとである。AlphaFold の複合体予測について，592を出力した。本来，細胞膜によってこれらの領域は個の複合体（ダイマー）を予測した場合の成功率は隔てられているため，生体内でこのような相互作用

60% ほどであり60），今回の場合も予測ができなかっはありえない。これは，AlphaFold が膜貫通領域おたことが考えられる。ただし，生体内ではこの 2 者

よび脂質二重膜に関する情報を持たないために起以外に相互作用するタンパク質の存在も示唆されてこったと考えられる。

おり61），今回は計算システムの能力（GPU）の制

そこで，既報の実験結果に従い，BTN1A1 の細胞限で叶わなかったが，それらも含めた超分子複合体

内領域である B30.2/SPRY ドメインと XOR との複を予測できれば結果は変わるかもしれない。2 つ目合体を予測した。図 2B にその複合体の構造を示す。

は，既報で用いた組換えタンパク質が 10 から 20 残AlphaFold が出力したモデルは，プルダウンアッセ

基の比較的長い領域を欠損させたため，それによりイによって示された B30.2/SPRY ドメインの XOR

全体的な立体構造が変化して結合能が失われたとい

認識領域の反対側で結合するというものであった。

うものである。今回の予測構造が正しいかはまだ分

なお，B30.2/SPRY ドメインに着目すると，プルダ

からないが，この構造に基づき 1 アミノ酸レベルで

ウンアッセイによって示された XOR 認識領域は，変異を導入することで，この可能性が正しいか確認

一次構造では離れているものの立体構造上では近接できると思われる。今後，実験的に BTN1A1-XOR

していることが示唆された（図 2C）。

複合体の構造が決定され，予測構造との比較ができ

この結果の解釈として 2 つ考えられる。1 つ目は，既報で証明された領域が結合界面として妥当で，― 45 ―

るようになり，乳脂肪球の離出分泌機構が明らかになることを期待したい。

乳

業

技

術

いうものである。こちらも，表面に親水性のκ – カ③ カゼイン
乳中のカゼインミセルの構造は長年議論されてゼインを含むと考えられている。また，カゼインミ

おり，未だに統一見解は得られていない40）。カゼイ

セルは水を内包するという報告もされている63）。

ンミセル研究黎明期は，カゼインによる小さなミ

これらのカゼインモデルに対して，複合体構造予セル（サブミセル）がコロイド状リン酸カルシウ

測はなんらかのヒントを与えることができるだろう

ム（Colloidal Calcium Phosphate，CCP）によって架か？カゼインミセル一つには約 104 個のカゼイン分

橋され大きなミセルを形成するサブミセルモデルが子が含まれているとされるが64），それほどに巨大な提唱された。これらのサブミセルは，大きなミセル

複合体構造を予測することはできない。

の表面に近いものでは親水性のκ – カゼインを含み，

そ こ で， ウ シ カ ゼ イ ン 分 子 そ れ ぞ れ の 存 在 比

内部のサブミセルは含まないとされた。しかし，現に 従 っ て， αs1 – カ ゼ イ ン を 6 分 子， β – カ ゼ イ ン

在ではサブミセルモデルは否定されており，かわりを 6 分 子， κ – カ ゼ イ ン を 2 分 子 含 む 複 合 体 を，にナノクラスターモデルが提唱されている62）。ナノ

AlphaFold を 用 い て 予 測 し て み た。AlphaFold に 5クラスターモデルは，リン酸カルシウム（CP）ナ

つのモデルを出力してもらい，前述の指標を基にノクラスターの周りにカゼイン分子（α– およびβ –ランク付けを行った。図 3A に 5 つのモデルのうカゼイン）が，リン酸化セリンのリン酸基を介してち上位 3 つを示した。なお，これらのモデルにつ図 3 カゼイン複合体の構造予測結合したものを 1 つの単位とし，これらがカゼイン
いて，予測精度等の各指標は高くない点，また，AlphaFold による複合体予測では，同じ配列を持つ同士の相互作用で凝集し大きなミセルを形成するとAB

C
αs1- カゼイン

ランク 1

κ- カゼインD
β- カゼインNκ- カゼインC
C

N

β- カゼインC

αs1- カゼイン

N

N

ランク 2

C

N

C

C

N

ランク 3

κ- カゼインC

N

N

β- カゼインαs1- カゼイン

CCN~25 nm

図3

カゼイン複合体の構造予測（A）ColabFold を用いて予測したカゼイン複合体。ウシ由来のαs1– カゼイン 6 分子，β – カゼイン 6 分子，
κ – カゼイン 2 分子からなる複合体を予測し，5 つのモデルを出力した。そのうち上位 3 つを示した。

（B）（B–D）それぞれのモデルを構成するカゼイン分子から 1 分子を抽出し，その予測構造を示した。
αs1 – カゼイン，（C）β – カゼイン，（D）κ – カゼイン。

Vol. 73. 2023

― 46 ―

タンパク質が複数ある場合はそれらのタンパク質にの自由度が高いことが推定された（図 3C，D）。そ

対称性を持たせるようにモデルを形成するという点の中で，κ – カゼインのランク 3 モデルで見られたαに留意していただきたい。二次構造を取り，構造がヘリックスは，他の分子との結合界面に見られた。

一つに決まるようなタンパク質およびタンパク質複

これらの結果から，カゼインミセルを形成する際に合体の場合は 5 つのモデルがほとんど同じになる

それぞれのサブユニットは部分的に折りたたまれてのに対して，IDP であるカゼイン分子による複合体

αヘリックス構造をとり，この構造変化が凝集を引はすべてのモデルが異なった構造を示した。これら

き起こすのに重要であることが推察された。

のモデルは，直径約 25 nm（250 Å）であった。全

カゼインは種々の翻訳後修飾を受けたタンパク質てのモデルで共通して見られる特徴として，αs1 – カ

であり，また部分分解によって機能性ペプチドを生ゼインが複合体の中心に集合し，その外側にβ – カ

じる65）。これらの領域が立体構造上どこに位置してゼイン，さらに外側にκ – カゼインが結合している

いるかを，ランク 1 のモデルを用いて示した（図点が挙げられる。これは，サブミセルモデル，ナノ4）。カゼインの中で，κ – カゼインのみが O – 結合

クラスターモデルの双方が提示している結合様式と型糖鎖を持つ糖タンパク質であり，6 箇所のスレオ一致している。次に，それぞれのサブユニットのニン残基に糖鎖が付加する66）。図 4 左の 3 つの球予測構造を図 3B–D に示した。予測構造は，ほとで示されているκ – カゼインの糖鎖付加スレオニン

んどの領域で二次構造を持たなかったが，一部でαは，複合体構造の最外部に位置していた。この修ヘリックス構造が見られた。αs1– カゼインは 5 モデ

飾スレオニンを含む部分はグリコマクロペプチド

ル全てで，同じ領域のαヘリックスが予測され（図（GMP）と呼ばれ，生体内で免疫系や消化器系の調

3B），ランク 2 のモデルではこのαヘリックスが複節，腸内細菌叢の制御や抗菌作用など幅広い機能

合体の中心で集まっていた。一方，β – カゼインおが報告されている67,68）。しかし，カゼインミセルによびκ – カゼインはモデル間で構造が大きく異なっ

おける本質的な役割は，糖鎖付加により親水性をており，これら 2 つの分子はαs1– カゼインより構造上昇し，乳中でミセルを安定化することである40）。

図 4 予測カゼイン複合体 ( ランク 1) の翻訳後修飾部位とカゼインミセルの構造

GMP

GMP
半径 2.3 nm

？

18 nm

(-) κ- カゼイン

CPP
β- カゼイン (1-25)

図4

CPP(59-79)CCP

糖鎖付加スレオニン

カゼインミセル

CPP (αs1- カゼイン )CPP (β- カゼイン )予測カゼイン複合体（ランク1）の翻訳後修飾部位とカゼインミセルの構造
予測カゼイン複合体のランク 1 モデルに，トリプシンなどで消化されることで生じるリン酸化セリンに富んだペプチド（カゼインホスホペプチド，CPP）および O – 結合型糖鎖付加スレオニンに富んだペプチド（グリコマクロペプチド，GMP）の部位を示した。ナノクラスターモデルに基づいたカゼインミセル構造
では，コロイド状リン酸カルシウム（CPP）が，18 nm の間隔で分散している。これは，ランク 1 モデルからκ – カゼインを除いたもの（直径～20 nm）に近い。

― 47 ―

乳業

技術

AlphaFold による予測構造は，その機能をうまく説捉えていく必要がある。しかし，これらの問題点は明しているように見えた。

今後の構造予測 AI の発展によって解消されること別の重要な機能性ペプチドとして，カゼインホス

が十分予想される。その時に改めて構造を予測する

ホペプチド（CPP）がある。CPP はリン酸化セリ

ことで，カゼインミセルモデルの解明につなげていン残基を含むペプチドで，生体内でカルシウムイオ

きたい。

ンと結合し小腸でのカルシウム吸収を促進する69）。

5．お わ り に

主要な CPP として，αs1– カゼインおよびβ – カゼ
イン由来のものがある。図 4 左に，CPP の配列が本稿ではいくつかのミルクタンパク質を例にし複合体のどの部分に位置するかを白および灰色のて，タンパク質の立体構造を実験的に決定する手法

サーフェス表示で示した。興味深いことに，現在のと，AI を用いて in silico で構造を予測する手法につAlphaFold はセリンのリン酸化という情報を持たないて紹介した。未だに予測構造の精度が実験構造をいにも関わらず，αs1 – カゼインおよびβ – カゼイン

完全に置き換えるには至っていないが，その差は確に由来する CPP 配列のどちらもが複合体の外側に

実に縮まっているように感じる。予測構造に容易に露出していた。カゼインが持つリン酸化セリンは，

アクセスできるようになったことは，タンパク質のカルシウムイオンを介して CCP と結合しカゼイン

機能に対する理解を深化させる原動力となっていミセルを形成する。カゼインミセル中の CCP 同士る。今後も非常に速いスピードで発展していくであの間隔は，約 18 nm であると報告されている 。κ

ろう AI 駆動型の研究スタイルに置いていかれるこ– カゼインを含まないαs1 – カゼイン，β – カゼインとなく，その利点を最大限に引き出すことが重要でそれぞれ 6 分子からなる複合体は直径が約 20 nmある。これらのツールを適切に活用することで，タで，CPP 配列が中心から外向きに突出していたこ

ンパク質の予想外の新たな機能がこれからも見つとから，κ – カゼインを除いた予測構造は，CCP 間

かっていくであろう。

70）を架橋する構造を再現しているのかもしれない（図参 考 文 献4）。
現在の AlphaFold を始めとした構造予測 AI にお1)ける，カゼイン複合体予測の制限・限界についてもMolinari M. N-glycan structure dictates extension of protein folding or onset of disposal. Nat.

Chem. Biol. 3. 313–320.（2007）述べる。最も重要な点として，翻訳後修飾やリガン

2)ド結合を考慮していないモデルであるということがElbein A. D. et al. Kifunensine, a potent inhibitorof the glycoprotein processing mannosidase I. J.

挙げられる。特にカゼインミセルは，リガンドとしBiol. Chem. 265(26), 15599–15605.（1990）て CP，翻訳後修飾としてリン酸化および糖鎖修飾が機能的にも構造的にも重要な役割を果たしてい3)

沖英幸，松浦良樹．タンパク質結晶におけるる。今回提示したモデルはそれらを一切無視してモルフォロジーと分子間接触の相関．日本結いるため，結果の解釈には注意が必要である。ま

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た，IDP は本質的に構造を取らないため，予測精度

4)が低くなるという点も重要である。AlphaFold の予

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測した 5 つのモデルは，いずれも構造が全く異なっ

5)ており，さらに予測精度を示す各指標がかなり低い

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ものであった。今後は分子動力学シミュレーション（MD シミュレーション）などを組み合わせて，構fusion proteins. Nat. Commun. 13(1), 3880.

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