2022/05/20
庆应义塾大学
庆应义塾大学大学院理工学研究科の安田一希（修士課程2年）、遠藤克浩（研究当時博士課程2年）、平野秀典特任准教授、同大学理工学部の山本詠士専任講師、および泰岡顕治教授の研究グループは、機械学習によりタンパク質の構造ゆらぎから薬（リガンド）とタンパク質の結合親和性を予測する新規手法を提案しました。
近年、コンピュータシミュレーションによるリガンドの结合亲和性を予测する研究が盛んに行われています。しかし、従来の手法は长时间かつ多くの计算资源を必要とします。本研究では、短时间の分子动力学シミュレーションとディープラーニングを含む机械学习手法を组み合わせることで、少ない计算资源でリガンドの结合亲和性を评価することに成功しました。
本研究では、タンパク质の“构造ゆらぎ”に注目しました。タンパク质は柔らかい物质であり、细胞内では水やイオンなど様々な分子との相互作用により、构造はゆらいでいます。この构造のゆらぎは结合しているリガンドにも大きく影响されます。そこで本研究グループは、タンパク质とリガンドの亲和性に関する“情报”が、リガンド结合によるタンパク质构造のゆらぎの変化に表れているのではないかと考えました。これを検証するために、结合亲和性が异なるリガンドと结合した状态のタンパク质について复数の分子动力学シミュレーションを行い、タンパク质构造のゆらぎ情报を取得し、机械学习手法によりゆらぎの特徴付けを行いました。その结果、タンパク质の构造ゆらぎの特徴とリガンドの亲和性に强い相関が见られることを明らかにしました。本研究の成果は、効率的なリガンドの亲和性评価手法となる可能性があるため、今后の创薬研究への贡献が期待されます。
本研究成果は、2022年5月19日に国際誌「Communications Biology」に掲載されました。
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