横浜市大・三井情報など、機械学習を用いてタンパク質立体構造を評価する構造生物学AI技術を構築

発表日:2021年12月20日

機械学習を用いてタンパク質立体構造を評価する構造生物学AI技術を構築

横浜市立大学大学院生命医科学研究科 池口 満徳教授、田辺三菱製薬株式会社、三井情報株式会社、理化学研究所、京都大学の共同研究グループは、機械学習を用いた新規のタンパク質結晶構造評価AI技術であるQAEmap（Quality Assessment based on Electron density map）を確立しました。

本研究では、公共データベース（＊1）に登録されている高解像度の構造データを3D-CNN（＊2）と呼ばれる3次元情報を扱う方法で機械学習することにより、データの解像度に依存しない構造評価ができることを示しました。タンパク質構造を用いる創薬研究の加速化に貢献することが期待されます。

本研究成果は『Scientific Reports』に掲載されました。（2021年12月8日）

【研究成果のポイント】

● タンパク質結晶構造をアミノ酸単位で評価できる新規のAIを確立（アミノ酸単位で機械学習することで、局所構造評価ができる。）

● 低解像度の構造解析で、特に構造決定が難しいループ領域の構造決定に適用できる

● 創薬研究での課題をアカデミア、IT企業、製薬会社が一体となって取り組んだ産学連携の成果

※図1は添付の関連資料を参照

【研究背景】

タンパク質の立体構造は、X線結晶構造解析あるいはクライオ電子顕微鏡によって原子レベルの構造決定がなされますが、解像度が構造決定の確度に大きな影響を与えます。また、タンパク質の立体構造は、薬剤候補化合物と標的タンパク質との結合様式を見る創薬研究や分子シミュレーション研究の基盤となるため、特に低解像度での構造決定は長年の課題となっています。

※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。

図1

https://release.nikkei.co.jp/attach/624200/01_202112201332.PNG

添付リリース

https://release.nikkei.co.jp/attach/624200/02_202112201332.pdf