⑤ヒト生体タンパク質由来の抗菌ペプチド探索 第１章 ぼくのIT遍歴 4 ChatGPTによる「ノンコーディング」プログラミングの経験（続き）
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第１章 ぼくのIT遍歴
４ ChatGPTによる「ノンコーディング」プログラミングの経験
（続き）
この章では、ChatGPTによる「ノンコーディング」プログラミングの報告をおこなっており、今回もその続きである。
とはいえ、ぼくの場合、ChatGPTが答えやすいようなアルゴリズムを意識しながら、などのテクニックは使えない。ただ、プログラムに無茶詳しくて、こちらの（失礼な）要求に、ちっとも嫌がらずにつきあってくれる、たよりがいのある隣にいる先生とまさにChatしながら作っていった。
「一回のやりとりでつくる」には、特別な聞き方が必要なのだろう。だが、ぼくは、そんな知識さえなく、なんども「ChatGPTへのダメ出し」と質問をくりかえしながら、自分ひとりでは不可能なことをやり遂げることができた。
ぼくには、自分のもつエンジニア能力以上の課題を勝手につくり、その結果、当然のことながらずっと課題の解決ができずにいる悪い傾向があるのだ。そんなぼくが、このChatGPTによって、救われた気持ちになったことが、「FlaskアプリのPythonanywhereへのデプロイ」「Unity初心者が、TextMeshPro（TMP）とScroll Viewの利用に挑戦し挫折した話」以外にも、いくつかある。
それを、さらに紹介したい。
そして、最後に、決定的に嬉しかったこと、も紹介したい。
それは、２０年前、「ペプチド研究」をしていたころ、共同研究者だった某大学の情報工学科の院生につくってもらったアプリの復刻ができたことだ。
その研究から遠ざかったこともあって、いつもまにか、そのアプリは行先不明だった。それに気づいた時、独力で再現しようと思ったがままならず。
それが、上記の経験をふまえ、ChatGPTの助けを借りて、一気に完成できたことに、少し救われたような気持にさえなった。
専門的なので、理解がむずかしいかもしれないが一応説明。タンパク質は２０種のアミノ酸と順列組み合わせ。その立体構造や結合のしくみは、今でもシュミレーションだけでは不十分で、正確には、結晶をつくりそのX線解析をしなければならない。しかし、ある研究者が、タンパク質同士あるいはタンパク質と薬剤の結合部位（接触部位）を知る簡易法として、「ある連続するアミノ酸：それぞれ、固有の疎水スコア、をもつ 例 ６個のアミノ酸、個数は任意」の平均疎水度がやや低く、その疎水モーメントが高い場所が、結合部位の可能性が高いことを提唱した。
https://www.pnas.org/doi/epdf/10.1073/pnas.83.8.2295
今では、忘れられてしまっているが、２０年前は、そう古くはない考え方だった。
アプリは、アミノ酸配列を入力後、任意の長さ（例えば６個）で、先頭から一つずつずらし切り出し、その平均疎水度と疎水モーメントを計算（今回は、Eisenberg 疎水score、を使ったが他の疎水スコアでも計算可能）。結果は、Excelファイルに出力。あとは、Excelのフィルター操作で条件にあう配列を選定、というものだ。
この考えは、タンパク質の他分子との結合部位の予測には大雑把すぎるかもしれない。
だが、実はこれに、「その配列の中に陽電価の高いアミノ酸が多い」という条件を加えると、その配列は、そのまま、タンパク質内に潜む、抗菌あるいは抗ウイルスペプチドの候補となりうる、とぼくは考えたのだった。
いや、生理的に存在する抗菌ペプチドの配列を分析すると、『ある連続するアミノ酸の平均疎水度がやや低く、その疎水モーメントが高く』『その配列の中に陽電価の高いアミノ酸が多い』ことは既に知られていた。
だが、生理的に知られていない抗菌ペプチドが、この方法でみつかりうる、と考えたことが新しいところだった。
＊
これについては、次の章から、具体的な解析結果を報告したいとも思う。
それは20年前の、ひさしぶりのふりかえりが中心になるが、それを通じて、今もまだ、とりくむべき意義があることをみなさんにお伝えできれば、と思う。
そして、あわよくば共同研究者があらわれることを！
（募集します！）
これに関するQiitaのページへのリンク：https://qiita.com/tkoji3744/items/08b71054dfba4f93f2c4
⑥へのリンク：
①へのリンクは：https://note.com/kojikoji3744/n/n73e095a67c68
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