Development of a Next-Generation Enzyme-Substrate Complex Prediction Method Considering the Reaction Information and Predicted 3D Structure

• Project/Area Number: 25K01890
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 37010:Bio-related chemistry
• Research Institution: Institute of Science Tokyo
• Principal Investigator: 森脇 由隆 東京科学大学, 総合研究院, 准教授 (70751303)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 白石 太郎 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 助教 (40734603)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2027: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2026: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2025: ¥10,660,000 (Direct Cost: ¥8,200,000、Indirect Cost: ¥2,460,000)
• Keywords: 機械学習 / 生化学 / タンパク質立体構造予測 / 代謝

Outline of Research at the Start

タンパク質は多くの場合において安定な立体構造を形成し、他の分子と相互作用することで機能を発揮する。AlphaFold 3（AF3）は、核酸や小分子を含む生体分子との相互作用も含めて極めて正確に予想できることが示されつつあるが、基質の化学構造を変化させる酵素反応を考慮するようには設計されていないという性質がある。本研究はこの限界を拡張し、酵素反応自体が持つ生化学的な原理を追加情報として加えることで、より尤もらしい酵素-基質複合体の予測を可能にする。また、これを補完する形で、例外的な挙動を示す新奇な酵素及び酵素複合体形成によって初めて触媒機能を発揮する酵素の組み合わせを計算手法によって発掘する。