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
■25種類ある苦味受容体、構造が明らかなのは2種類のみ
苦味受容体（T2R）は苦味を感じるためのセンサーであり、口腔内だけでなく腸などの体内にも存在し、腸脳軸や食欲調節、糖代謝などに関与する可能性が示唆されています。
しかし、これらの受容体の構造情報は限られており、25種類のうち実験的に構造が明らかになっているのはT2R14とT2R46の2種類のみです。
■構造をAIで予測、実験構造と比較し、構造的特徴に基づく分類を実現
本研究では、Googleが2024年5月に発表した最新のAI構造予測モデル「AlphaFold3（AF3）」を用いて、ヒトの苦味受容体（T2R）25種類の構造を予測しました。
AF3の予測結果はT2R14とT2R46の実験構造との比較において、従来モデル「AlphaFold2（AF2）」よりも高い精度で構造を予測できることが分かりました。
また、細胞内領域（ICL）や膜貫通領域（TM）は構造が安定しており、細胞外領域（ECL）は構造の多様性が高いことが明らかになりました。
さらに構造の類似性に基づき、T2Rを3つのクラスターに分類。特定の受容体群が共通の機能を持つ可能性が示唆されました。
AF3は、受容体とGタンパク質（α-gustducin）との複合体構造も高精度に予測可能であることが確認されています。
■生活習慣病予防・治療への応用可能性
本研究は、苦味受容体の構造理解を通じて、苦味物質との相互作用や腸脳軸のメカニズム解明に貢献するものであり、糖尿病や肥満などの生活習慣病の予防・治療に向けた新たな知見を提供します。
今後は、分子動力学シミュレーションや実験的手法との統合により、受容体の活性化機構やリガンド選択性の詳細な解明が期待されます。
■論⽂情報
タイトル
The three-dimensional structure prediction of human bitter taste receptor using the method of AlphaFold3
https://doi.org/10.1016/j.crfs.2025.101146
掲載誌
「Current Research in Food Science」（Volume 11）
著者
- 清水崇史（芝浦工業大学 大学院理工学研究科 修士課程 システム理工学専攻2年）、
- 大野理緒（芝浦工業大学 システム理工学部生命科学科 4年）、
- 加山路大（芝浦工業大学大学院 システム理工学専攻2年）、
- 麻生賢太（伊藤園株式会社 中央研究所）、
- 藤井 靖之（芝浦工業大学SIT総合研究所 特任研究員）、
- 須原義智（芝浦工業大学システム理工学部 教授）、
- Vittorio Calabrese（カターニア大学生物医学・生物工学部門 教授）、
- 越阪部奈緒美（芝浦工業大学システム理工学部 教授）
研究資金
本研究は、日本学術振興会 科学研究費補助金（JSPS KAKENHI、課題番号：23H02166）の支援を受けて実施されました。
| ▼本件に関する問い合わせ先 | |
| 入試・広報部 企画広報課 | |
| 立岩 | |
| 住所： | 〒135-8548 東京都江東区豊洲3-7-5 |
| TEL： | 03-5859-7070 |
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| E-mail： | koho@ow.shibaura-it.ac.jp |
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苦味受容体の構造をAIで高精度予測 AlphaFold 3による25種類のヒト受容体の構造解析に成功
データ提供：大学プレスセンター
