Author：Kawaguchi Shinichi
Affiliation：Graduate School of Frontier Biosciences, The University of Osaka
Abstract：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。

 

Publication related to this research
（Domestic conference/workshop）

• 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.