MD計算と機械学習による高速AFM像中のタンパク質の状態解析

• Project/Area Number: 24K03035
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: Tokyo University of Science
• Principal Investigator: 森 貴治 東京理科大学, 理学部第一部化学科, 准教授 (90402445)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2027: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2026: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2024: ¥12,610,000 (Direct Cost: ¥9,700,000、Indirect Cost: ¥2,910,000)
• Keywords: 分子動力学 / 機械学習 / タンパク質

Outline of Research at the Start

タンパク質の構造変化をリアルタイムで直接観察できる実験手法として、高速原子間力顕微鏡 (高速 AFM) が広く用いられる。高速 AFM で得られる実験画像は、縦方向の解像度は約 0.15 nm と高いが、横方向は 2~3 nm と低いため、実験画像中のタンパク質の詳細な構造や状態を識別することがしばしば困難となる。このような問題を解決するためには、計算科学あるいは情報科学的アプローチが必要不可欠である。本研究では、高速 AFM によって観察されたタンパク質の構造変化を、MD 計算と機械学習を組み合わせて解析するための方法論を開発することを目指す。