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

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

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

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

The three-dimensional structure prediction of human bitter taste receptor using the method of AlphaFold3
https://doi.org/10.1016/j.crfs.2025.101146

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。