AI予測とMD計算を用いたタンパク質複合体予測の高精度スクリーニング法
氏名:河口 真一
所属:大阪大学大学院生命機能研究科
概要:タンパク質の立体構造を予測するAIプログラム、AlphaFoldが開発・公開されている。単量体のタンパク質については予測精度が高いが、複合体の構造予測・結合予測では、信頼性スコアが高くても、実際には結合が検出できない場合も多い。偽陽性を排除する二次スクリーニングを行い、結合実験の負担を軽減することが求められる。AlphaFold2が出力する複合体構造は、必ずしもエネルギー的に安定ではなく、結合の自由エネルギーを評価する目的には、構造精度が不十分である。そこで、1ナノ秒程度の分子動力学計算(MD)を行い、各原子を安定な位置に収束させた後に、結合強度(解離定数)を見積もった。これによって、結合強度が強いものを絞り込むことができると期待される。
所属:大阪大学大学院生命機能研究科
概要:タンパク質の立体構造を予測するAIプログラム、AlphaFoldが開発・公開されている。単量体のタンパク質については予測精度が高いが、複合体の構造予測・結合予測では、信頼性スコアが高くても、実際には結合が検出できない場合も多い。偽陽性を排除する二次スクリーニングを行い、結合実験の負担を軽減することが求められる。AlphaFold2が出力する複合体構造は、必ずしもエネルギー的に安定ではなく、結合の自由エネルギーを評価する目的には、構造精度が不十分である。そこで、1ナノ秒程度の分子動力学計算(MD)を行い、各原子を安定な位置に収束させた後に、結合強度(解離定数)を見積もった。これによって、結合強度が強いものを絞り込むことができると期待される。
論文掲載,発表実績:
(国内研究会等発表論文)
- 河口真一、甲斐歳恵, "AlphaFoldが予測する疾患関連タンパク質と細胞内タンパク質との相互作用", 第48回日本分子生物学会.
Posted : 2026年03月31日


