カール・R・ウーズゲノム生物学研究所の研究者たちは、生成的人工知能（AI）を用いて、新しいミトコンドリアターゲティング配列（MTS）を設計することに成功しました[1, 4, 5]。この革新は、細胞のエネルギー産生オルガネラであるミトコンドリアの研究と操作を強化することが期待されます[1, 5, 7]。
AIは、正の電荷やαヘリックスを形成しやすい性質など、効果的なMTSの重要な特性を特定しました[1, 2]。その後、チームはAIが生成した100万個のMTSを作成し、これらの配列のうち41個のミトコンドリアターゲティング能力を実験的に評価し、酵母、植物、哺乳類の細胞で50％から100％の成功率を達成しました[1, 6]。
これらのAI設計された配列は、代謝工学およびタンパク質送達に успешно применено и открывают новые возможности для терапевтических применений и более глубокого понимания эволюции митохондрий [1, 2, 5]. Этот исследование, опубликованное в мае 2025 года, подчеркивает потенциал ИИ в синтетической биологии и биотехнологии, решая проблему ограниченной доступности разнообразных MTS, что имеет решающее значение для эффективных исследований и разработок в митохондриальной биологии [1, 4, 7].