Prediction of Interacting Molecules and Their 3D Structures using Structure Search and Graph Neural Networks

Research Project

Project/Area Number	24K15160
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
Research Institution	Tohoku University
Principal Investigator	川端猛東北大学, 情報科学研究科, 特任准教授 (60343274)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000) Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	学習機械 / 立体構造比較 / 分子間相互作用 / ニューラルネットワーク / 分子モデリング
Outline of Research at the Start	生体高分子の立体構造からその分子機能を明らかにする構造生物学は、実験の難しさが課題であったが、近年、AlphaFold2などの深層学習による立体構造予測法の登場により、タンパク質１本だけの単量体構造の予測は実用的な精度で可能となった。しかし、タンパク質構造から分子機能を理解するには、タンパク質と、他の分子が結合した状態の複合体の立体構造が必要である。本研究では、タンパク質の単量体の立体構造（実験構造および予測構造）から結合分子種と結合立体構造を予測する手法の開発を、①立体構造検索による比較モデリング、および、②学習機械による結合分子種・結合部位の予測、の二つのアプローチを用いて行う。