2026/11/12
【工学部】鏡映しの“対”の分子の謎に迫る
工学部 応用化学科/小玉研究室
2026/11/12
工学部 応用化学科/小玉研究室
原子が集まって構成される分子。その中には、私たちの右手と左手のように鏡映しのように対になっている2つの形を持つものがあります。そして、これらの分子は、原子の種類も数も同じなのにもかかわらず、生き物の内に入ると異なる働きを示すことがあります。例えば医薬品に使われる化合物の場合、一方の分子が薬効を発揮し、もう一方はほとんど効かないということも――。そのため、目的に応じて、右手型か左手型かどちらかの分子を分離する技術が求められます。しかし、既存の方法で容易に分離できる化合物がある一方、同じ手法が通用しないものも存在し、その違いが生まれる根本的な仕組みは十分に解明されていません。この難題に挑んでいるのが、本学工学部応用化学科の小玉康一准教授です。
私たち人間には、右手と左手がありますが、分子の中にも“右手型”と“左手型”の2種類の形をもつものがあります。これらは同じ原子でできていても、鏡映しになっていてぴったり重ねることができません。
“右手型”と“左手型”の分子は、それぞれ異なる働きを示すことがあります。例えば医薬品の中には、一方の分子だけが薬として効果を発揮し、もう片方はほとんど働かないというものも存在するのです。
こうした違いは、生き物の体の中で現れます。そのため、医薬品や調味料、香料などを作る際、目的に合う作用をもつ側の分子だけを取り出すことができれば、より効果的な製品の開発につながることが期待できます。
実際、分子を“右手型”と“左手型”に分けて利用することは、さまざまな場面で行われています。うま味調味料に使われるアミノ酸は、片方の分子だけがうま味を示します。そのため、うま味調味料は、その一方の分子だけが使われているのです。

しかし、現在使われている分離方法で簡単に分けられる分子がある一方で、うまく分かれない分子も存在します。そして、その違いがなぜ生じるのかは、いまだ十分には解明されていません。そのため、新たな化合物を“右手型”と“左手型”の分子に分ける場合には、いろいろな方法を試して、結果的にうまくいった方法を採用しているのが現状です。
そこで、私は“右手型”と“左手型”に分かれるメカニズムを解明し、なぜ、うまく分かれるものと分かれないものがあるのかを明らかにしたいのです。これが研究の目的です。
具体的には、X線を用いた構造解析によって分子の並び方を調べ、その並び方が分子の安定性にどう影響するのかを探っています。将来的には、「このような分子なら、こうすれば、うまく“右手型”と“左手型”に分けられる」という指針を示せるようにしたいのです。
研究が実を結べば、これまで“右手型”と“左手型”の分離が困難だった化合物にも対応できるようになったり、運任せだった新たな化合物についても、分子の分離方法を体系的に見いだせるようになるでしょう。そうなれば、医薬品の副作用を減らしたり、服用量を減らしたり、特定の害虫だけに効果を発揮する農薬を開発できたりと、産業においても、さまざまな分野に大きなインパクトを与えられるかもしれないのです。
私が目指しているのは、分けられないものはないという状況をつくることです。今すぐ何かの役に立つとは限りませんが、この技術を積み上げておけば、いつか誰かの役に立つはずだと思っています。

正直なところ、同様の研究に取り組む研究者は決して多くありません。しかし、だからこそ、まだ誰も知らない発見に出会える可能性が広がっています。そこが、この分野の大きな魅力だといえるかもしれません。
以前、大学の教育プログラムの一環として、中学生に研究を体験してもらう機会がありました。その際、ある生徒が分離に使う溶媒を変えながら実験をしたところ、非常に珍しい現象を発見しました。普通なら“右手型”と“左手型”の片方しか得られないはずが、溶媒を変えることでもう片方の分子が得られたのです。この成果は、その後の私の研究の発展にもつながりました。中学生でも行えるような簡単な実験の中に、まだ誰も知らない発見が眠っていると再認識できたことを覚えています。
研究では、まずこうなるはずだと仮説を立ててから実験を行います。仮説どおりの結果が出れば、もちろんうれしいものです。ですが、予想と違う結果が出たときも、落ち込むことはありません。むしろ、自分が知らなかったことを新しく1つ知れたのだと思うと、それはそれで楽しいものです。

最近気になっているのは、AIとの付き合い方です。研究とは、基本的に誰も答えを知らないことに取り組む営みです。しかし、AIに尋ねればそれらしい答えが返ってくるため、そこで考えることをやめてしまう学生が増えているように感じます。大量の情報の中から、小さな違いを見つけ出すような作業は、AIの方が得意かもしれません。ですが、自分で調べ、自分で「そうだったのか」と気づく楽しさまで手放してしまうのは、もったいないと思います。
純粋に自然現象を理解したい――。自然科学の原点である知的好奇心を満たすことは、やはり楽しくて、わくわくするものです。そんな楽しさを原動力に研究を続けています。
