[3H5-OS-10c] 人工知能を駆使した疾患動態研究

[3H5-OS-10c-01] タンパク質立体構造に基づく人工タンパク質の性能予測

〇太田 亮作¹、本田 直樹¹ (1. 名古屋大学)

キーワード：AlphaFold、タンパク質

人工タンパク質の設計では、天然タンパク質に変異を導入し、目的の性能向上を図るが、候補変異を網羅的に評価する大規模スクリーニングは非常に高コストとなる。本研究では、実験初期に得られる小規模な変異体データを活用し、未知の変異について性能を予測するとともに、有用な変異部位を効率的に特定する手法を提案する。特に、タンパク質の性能が立体構造に本質的に依存するという概念に基づき、立体構造を活用した解析手法を開発した。提案手法は、①変異体データに含まれる各タンパク質配列についてAlphaFold2を用いて立体構造を予測し、②得られた立体構造に対し分子場マッピングを適用し、物理化学的特徴を保持した固定長のベクトルとして変換し、③PLSを用いて性能を予測するモデルを構築し、④回帰係数の解析を通じて性能に寄与する重要領域を可視化するという流れである。光遺伝学で利用されるチャネルロドプシンの公開データに提案手法を適用した結果、高い予測精度を達成し、性能向上に繋がる変異候補の抽出にも成功した。