著者の所属・活動拠点の国は、イスラエルです。

掲載誌：Food Chemistry

ライセンス: CC BY　対象: 公開論文　確認元: OpenAlex

研究の目的

研究チームは、強い甘味を持つ低カロリーの新たな甘味料候補を、計算によって見つけることを目指しました。背景として、既存の人工甘味料には食欲調節への影響や心血管・代謝面での健康上の懸念があり、新たな甘味料の発見は依然として難しい課題だと述べています。

何を、どのように調べたか

著者らは、化合物の物理化学的な特徴から甘味のある化合物と苦味のある化合物を見分けるため、独自のISEというアルゴリズムを用いた機械学習モデルを構築しました。このモデルでEnamine HTS、Enamine REAL、ZINC Druglikeという3つの大規模な化合物ライブラリーを探索しました。さらに、甘味受容体の構成要素であるT1R2の「Venus flytrapドメイン」と呼ばれる領域に候補分子がどう結合しうるかを計算し、実験評価を妨げる可能性などのある構造を検出するPAINS・BRENKフィルターで候補を絞りました。

主な報告結果

研究チームは、モデルが高い正確さと、苦味化合物を甘味化合物と誤判定しにくい性能を示したと報告しています。探索と絞り込みによって、優先して評価する92個の候補分子を選びました。また、分子構造の似かよい方を測るTanimoto類似度による解析では、候補の大半が、既知の受容体の働きを調節する化合物とは異なる新しい構造タイプに属すると報告しました。

この報告が示すこと

著者らは、化合物の物理化学的特徴を用いた予測と、受容体への結合や分子構造に基づく絞り込みを組み合わせることで、新たな甘味料の探索を速められると結論づけています。今回示されたのは計算で選ばれた候補であり、抄録では、実際の甘味の強さ、カロリー、安全性を確かめた結果までは報告されていません。

※出版社のサイトから本文を取得できないため、本記事は原著論文の抄録だけで作成しています。

原著論文の著者・所属：Shayma El-Atawneh（Institute for Drug Research and Fraunhofer Project Center for Drug Discovery and Delivery, The Hebrew University of Jerusalem, 91120 Jerusalem, Israel）、Amiram Goldblum（Institute for Drug Research and Fraunhofer Project Center for Drug Discovery and Delivery, The Hebrew University of Jerusalem, 91120 Jerusalem, Israel）

※本記事は原著論文をもとに、日本語で要約・説明を加えた研究紹介です。 出典（原著論文）：Shayma El-Atawneh, Amiram Goldblum. Ligand-based prediction of novel sweetener candidates. Food Chemistry（出版社：Elsevier BV） 2026-10-01. DOI: 10.1016/j.foodchem.2026.151732. 原著ライセンス：CC BY.