芝浦工業大学(東京都江東区/学長 山田 純)システム理工学部の越阪部奈緒美教授(食品栄養学研究室)らの研究グループは、AIによるタンパク質構造予測モデル「AlphaFold3(AF3)」を用いて、ヒトの苦味受容体(T2R)25種類の三次元構造を予測し、既知の実験構造との比較によりその高精度性を実証しました。特にT2R14とT2R46の実験構造で行ったAF3による予測構造との比較では、従来モデル「AlphaFold2(AF2)」よりも高い一致度を示すことが確認されました。
越阪部教授らの先行研究によって、苦味受容体は血糖値・満腹感を調整する可能性が示唆されています。この構造を正確に解明することで、糖尿病や肥満などの生活習慣病の予防・治療に貢献する可能性があり、食品・医薬品分野での応用が期待されます。
本研究成果は、食品科学分野の国際学術誌『Current Research in Food Science』に掲載されました。
■ポイント
●苦味受容体25種類の構造を、AIで網羅的に予測。実験構造との比較で予測の高精度を実証
●構造の特徴に基づき、受容体を3クラスターに分類
●受容体の構造を正確に解明することで、生活習慣病の研究や薬の開発貢献に期待
イメージ
T2R14 の実験構造と、AlphaFold2(AF2)およびAlphaFold3(AF3)による予測構造の比較(発表論文Fig.4 から)
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