ペサック・ベンソン著 • 2026年11月8日

エルサレム、2026年11月8日（TPS-IL） — イスラエルの研究者らは、一部の人工甘味料に伴う苦い後味を伴わずに人々が求める甘味を提供し得る、砂糖代替物を探索するための新しい方法を開発した。彼らのアプローチは、本来は創薬候補の同定のために設計されたコンピューターアルゴリズムを活用し、最終的に食品や飲料に使用され得る全く新しい化合物を探索するものである。

よく知られた甘味料の改良に焦点を当てた研究とは異なり、この新しいアプローチは、甘味を持つ全く異なる化合物ファミリーの特定を支援し、低カロリー食品開発の新たな方向性を切り拓く可能性がある。

エルサレム・ヘブライ大学のシェイマ・エル＝アタウネ博士とアミラム・ゴールドブラム教授が率いる研究チームは、ゴールドブラム教授の研究グループが元々は創薬のために開発した機械学習システムを適応させ、潜在的な甘味化合物の探索に適用した。科学者らは、これら92種類の化合物はコンピューターが生成した予測であり、確認された甘味料ではないことを強調した。

査読付き学術誌『Food Chemistry』に掲載されたこの研究は、食品メーカーが長年直面してきた課題に取り組むものである。アスパルテーム、サッカリン、スクラロースなどの人工甘味料は、砂糖よりも低カロリーまたはゼロカロリーで甘味を提供するが、中には苦味や金属的な後味を残すものもある。研究者らは、苦味を引き起こすことなく身体の甘味受容体を活性化すると予測される分子を特定することを目指した。

甘味への新たなアプローチ

ゴールドブラム教授の研究グループは、反復確率的除去法（ISE）と呼ばれる機械学習システムを創薬のために開発した。研究者らはそれを適応させ、甘味および苦味を持つ物質に関連する化学的特徴を特定できるようにした。このモデルは、電荷の分布や、分子が油および水とどのように相互作用するかなど、205の分子特性を検証する。

研究チームは、約5070万個の分子を含む3つの化学データベースにこのモデルを適用した。その後、予測結果を分子ドッキング（化合物が生物学的標的にどのように結合するかを推定するために使用されるコンピューターシミュレーション）と組み合わせた。

標的となったのは、ヒトの甘味受容体であり、これはT1R2とT1R3の2つの構成要素からなるタンパク質複合体である。2025年に公開されたこの受容体に関する構造情報により、研究者らは候補分子が受容体にどのように結合するかをモデル化することが可能になった。

この複合的なスクリーニングプロセスにより母集団は556種類の化合物に絞り込まれ、研究者らはその中からさらなる調査のために92種類の候補を選定した。43種類はキラル中心を1つ以下しか持たず、この特徴は分子が鏡像異性体として存在し得るため、化学的製造や検証を複雑にする可能性がある。残りの49種類は、モデルによってより強い甘味とより低い苦味が予測されたため優先された。

研究者らはまた、92種類の候補のうち14種類が、甘味受容体と相互作用する化合物を説明する特許に以前記載されていたことも発見した。

科学者らはまた、このモデルの重要な弱点も特定した。スクラロースを甘味を持つ可能性が低いと誤って分類した点である。彼らはこの誤りを、アルゴリズムの訓練に使用された化学的実例の限界に起因するものとした。

次の段階は、候補物質が実際に甘い味がするのか、その甘味がどれほど強いのか、そしてそれらが食品に使用するのに安全であるかどうかを判断するために、実験的に検証することである。