ノーベル賞受賞者BakerチームがNatureで重要な発表: AIがゼロから原子精度抗体を設計、4450億ドルの医薬品市場を再構築
ニュース概要
ノーベル化学賞受賞者デビッド・ベイカー氏のチームが、人工知能（AI）抗体設計分野で革命的なブレイクスルーを達成しました。彼らの最新の研究成果は『ネイチャー』誌に発表され、ゼロから原子レベルの精度で全く新しい抗体分子を設計することに成功し、がんや感染症などの主要疾患治療に新たな道を開きました。この研究は、計算生物学と医薬品開発が新時代に突入したことを示しています。
ワシントン大学、2025年11月5日 —— 2024年のノーベル化学賞受賞からわずか1ヶ月後、ワシントン大学タンパク質設計研究所所長デビッド・ベイカー教授の研究室が再び科学界に衝撃を与えました。彼らはトップ学術誌『ネイチャー』（Nature）に最新の研究論文を発表し、医薬品産業の構図を塗り替える画期的なブレイクスルーを宣言しました。それは、AI技術を用いて、疾患関連分子を正確に標的とする抗体をゼロから設計するというものです。
不可能から現実へ：AIが抗体開発を再構築
抗体は現代医学の柱であり、世界の抗体治療市場規模は今後5年間で4450億ドルに達すると予測されています。しかし、従来の抗体開発は、動物免疫、ランダムスクリーニング、または患者からの抗体分離に依存しており、これらの方法は時間と労力がかかるだけでなく、特定の治療標的に対する理想的な抗体を得られないことがしばしばありました。
ベイカー氏のチームの研究はこの状況を根本的に変えました。論文のタイトルは「RFdiffusionを用いた原子レベルの精度でのデノボ抗体設計」（Atomically accurate de novo design of antibodies with RFdiffusion）で、調整されたRFdiffusion深層学習ネットワークと酵母表面提示スクリーニング技術を組み合わせることで、コンピュータから全く新しい抗体分子を設計する方法を示しています。
「これは既存の作品を修正するのではなく、白紙のキャンバスから芸術作品を創造するようなものです」と、研究の主要著者の一人であり、電子顕微鏡開発責任者のアンドリュー・ボースト氏は説明します。「かつては夢物語だった壮大な挑戦です。今、私たちはこのマイルストーンを達成しました。この研究は想像を絶する高みへと発展し続けるでしょう。」
技術的ブレイクスルー：6つの相補性決定領域の精密設計
この研究の最も驚くべき成果の一つは、6つの全く新しい相補性決定領域（CDR）を持つ完全な抗体分子の設計に成功したことです。CDRは抗体が標的を認識し結合する鍵となる領域であり、抗体の「指」に相当し、特定の疾患関連分子を原子レベルの精度で捕捉する必要があります。
研究チームは複数の疾患関連標的に対して設計検証を実施しました。これには以下が含まれます。
- クロストリジウム・ディフィシル毒素B（Clostridium difficile TcdB）
- インフルエンザウイルスヘマグルチニン
- 新型コロナウイルス受容体結合ドメイン
- 呼吸器合胞体ウイルス
クライオ電子顕微鏡（Cryo-EM）技術を通じて、研究者たちは設計された抗体分子が計算モデルと高度に一致し、構造精度が0.2から1.1オングストローム（1オングストローム=10^-10メートル）に達していることを確認しました。この原子レベルの設計精度は前例がありません。
インフルエンザウイルスに対する単一ドメイン抗体（VHH）は78ナノモルの親和性を示し、クロストリジウム・ディフィシル毒素に対する抗体は72ナノモルの親和性に達しました。さらに重要なことに、これらの抗体は予定されたエピトープに正確に結合し、in vitro実験で毒素活性を中和することに成功しました。
研究室から臨床へ：医薬品開発プロセスの加速
この技術の実用性は十分に検証されました。研究チームは設計された一本鎖可変フラグメント（scFv）を完全なIgG1抗体に変換し、同様の結合親和性（68ナノモル）を維持しました。これは、この方法が全長抗体の開発に直接適用でき、臨床応用への道を開くことを証明しています。
注目すべきは、研究者たちがOrthoRep連続超変異システムを用いて初期設計の抗体の親和性成熟を行い、結合親和性を約2桁向上させ、一桁ナノモルまたはサブナノモルレベルに達したことです。同時に、元の設計の結合パターンも維持されました。
さらに将来性があるのは、チームが神経芽腫関連ペプチドPHOX2BとMHC複合体に対する抗体の設計に成功したことである。この標的はこれまで従来の方法では攻略が困難でしたが、新技術はこの高リスク小児がんの治療に新たな可能性をもたらします。
オープンソース精神：世界の研究コミュニティに貢献
ベイカー教授の一貫したオープンソースの理念を継承し、この研究で使用されたソフトウェアはGitHubで無料で公開されており、世界中の学術界、個人、商業ユーザーが利用可能です。このオープンサイエンスの姿勢は、世界規模での抗体医薬品の革新と開発を加速させるでしょう。
論文の筆頭著者には、ナサニエル・ベネット、ジョセフ・ワトソン、ロバート・ラゴット、アンドリュー・ボーストらが含まれ、彼らは皆ワシントン大学タンパク質設計研究所に在籍していました。デビッド・ベイカー氏が責任著者としてこの研究を主導しました。
産業への影響：バイオテクノロジー企業が競って展開
この画期的な研究はバイオテクノロジー産業から高い注目を集めました。資金豊富なスタートアップ企業Xaira Therapeutics（タンパク質設計研究所の卒業生が率いる）は、商業運営のために一部の技術ライセンスを取得しています。論文の複数の著者が現在同社に雇用されています。
業界の専門家は、方法の改善と成功率の向上に伴い、計算設計抗体は動物免疫やランダムライブラリーのスクリーニングよりも迅速かつ費用対効果が高くなる可能性があると見ています。これにより、抗体療法で治療可能な臨床標的と疾患の数が増加するだろうと予測されています。
将来展望：AI駆動の精密医療時代
「私は未来に非常に興奮しています」と、ベイカー教授はノーベル賞受賞後のインタビューで述べました。「タンパク質設計には世界をより良くする大きな可能性があり、私たちはまだ本当に始まりに過ぎないと考えています。」
この研究にはまだ改善の余地があります。研究チームは、最新のアーキテクチャ改善、新しい生成モデリングの進展、および非タンパク質原子（糖基など）への拡張能力の統合が、設計の成功率と適用範囲をさらに向上させるだろうと指摘しています。
さらに期待されるのは、論文発表後にリリースされたAlphaFold3システムが、遡及分析により実験の成功率を大幅に向上させることが示されたことです。将来、このような改善された予測ツールを統合することで、抗体設計の成功率は大幅に向上するでしょう。
科学的意義：原子レベルの精度での生命設計
より広い視点で見ると、この研究は合成生物学における飛躍を意味します。人類は初めて、自然進化のテンプレートに依存せず、必要に応じてゼロから原子レベルの精度で機能的な生体分子を設計できるようになったのです。
クライオ電子顕微鏡による構造検証では、設計されたインフルエンザウイルス抗体とクロストリジウム・ディフィシル毒素抗体が計算モデルと極めて高い一致を示しました。高度に可変なH3ループや全体的な結合配向を含め、これらの構造はPDBデータベース内の既知のどの構造とも大きく異なります。
「これは構造的に検証された最初のデノボ設計抗体です」と論文は強調しています。この成果は技術の実現可能性を証明しただけでなく、全く新しい医薬品設計パラダイムを切り開きました。
結び
デビッド・ベイカー氏のチームによるこの研究は、計算生物学、人工知能、構造生物学を完璧に融合させ、科学技術が人類の健康に貢献する計り知れない可能性を示しています。ノーベル賞からネイチャー誌の重要論文まで、ベイカー教授は「科学に終わりはない」ということを実際の行動で示しています。
技術の絶え間ない改善と応用の段階的な普及に伴い、AI駆動の精密医療新時代が到来していると信じるに足る理由があります。かつて「創薬不可能」とされた標的や、長年人類を悩ませてきた疾患も、そう遠くない将来に治療の光明を見出すかもしれません。
著者について
デビッド・ベイカー、ワシントン大学生化学教授、タンパク質設計研究所所長、ハワード・ヒューズ医学研究所研究員。2024年ノーベル化学賞受賞者。計算タンパク質設計における画期的な貢献により受賞。640報以上の査読付き論文を発表し、100以上の特許を保有、21社のバイオテクノロジー企業を共同設立。
論文情報
- タイトル: Atomically accurate de novo design of antibodies with RFdiffusion
- 掲載誌: Nature
- 発表日: 2025年11月5日
- DOI: 10.1038/s41586-025-09721-5
- 著者: Nathaniel R. Bennett, Joseph L. Watson, Robert J. Ragotte, Andrew J. Borstおよびその他のチームメンバー
読了時間：約8分