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理研・京大・横浜市大・阪大、タンパク質の柔らかさを予測するAIについて発表

発表日:2021年02月05日

タンパク質の柔らかさを予測するAI

-巨大かつ複雑な生体高分子の機能メカニズム解明に期待-

理化学研究所(理研)科技ハブ産連本部医科学イノベーションハブ推進プログラム(MIH)医薬プロセス最適化プラットフォーム推進グループの松本篤幸研究員、奥野恭史グループディレクター(MIH副プログラムディレクター、京都大学大学院医学研究科教授)、京都大学大学院医学研究科の荒木望嗣准教授、横浜市立大学大学院生命医科学研究科の寺山慧准教授、大阪大学蛋白質研究所蛋白質構造生物学研究部門の加藤貴之教授らの共同研究グループ(※)は、AI技術の一種である深層学習[1]と分子動力学(MD)計算[2]を組み合わせることで、クライオ電子顕微鏡(cryo-EM)[3]で計測される立体構造データのみから、タンパク質の運動性情報(柔らかさ)を直接抽出する新たな手法の開発に成功しました。

本研究成果は、タンパク質やDNAなどの生体高分子の運動性を解析する新たなアプローチを提供するものであり、生命科学の進展や医薬品開発への貢献が期待できます。

近年のcryo-EMの目覚ましい技術発展により、巨大かつ複雑なタンパク質の立体構造が明らかになってきています。しかし、それらの運動性を取得することは高度な計算や実験でも困難です。

今回、共同研究グループは、このようなタンパク質の運動性を、cryo-EMの計測データのみから原子レベルで簡便・迅速に推定できる画期的なAI「Dynamics Extraction From cryo-EM Map;DEFMap」を開発しました。これによって、これまで解析が困難であった生体高分子の運動性が明らかになり、機能メカニズムに対する新たな知見の発見につながると考えられます。また、本手法は超巨大なウイルス粒子などにも適用することが可能です。

本研究は、科学雑誌『Nature Machine Intelligence』オンライン版(2月4日付:日本時間2月5日)に掲載されました。

*参考画像は添付の関連資料を参照

*以下は添付リリースを参照

リリース本文中の「関連資料」は、こちらのURLからご覧ください。

参考画像

https://release.nikkei.co.jp/attach/604663/01_202102051426.png

添付リリース

https://release.nikkei.co.jp/attach/604663/02_202102051426.pdf

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