Ｆａｔｇｒａｐｈ モデルを用いたタンパク質構造予測による抗菌薬開発手法の研究

2013 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 13J11004
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 根上 春 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)
• Project Period (FY): 2013-04-26 – 2016-03-31
• Keywords: Fatgraph model / トポロジー / 構造生物学

Outline of Annual Research Achievements

2010年にR. C. Pennerによって、タンパク質の立体構造の分類に関する新手法が提案された。これをFatgraph モデルと呼び、数学の一分野である幾何学を構造生物学に応用したという点で新しい。本研究においては、このFatgraphモデルを立体構造予測に応用し創薬に役立てることを目標とした。具体的には、Fatgraph モデルを改良し、ジスルフィド結合を導入したモデルの有効性評価を行った。これは以下の様な理由による。Pennerらによる先行研究において、Fatgraph モデルをペクチン酸リアーゼとグリコシルトランスフェラーゼのスーパーファミリー（立体構造が似たタンパク質のグループ）のそれぞれに対して構造をFatgraphモデル化し、既存の構造分類に照らしあわせてタンパク質群の構造分類を行ったところ、95%以上の高い精度を得た。しかしこれ用いたタンパク質はジスルフィド結合を含まないものに限られていた。ジスルフィド結合は特に分泌タンパク質や抗体の立体構造を作るために欠かせない結合であり、創薬への応用の観点でも重要である。そのために、本年はFatgraph モデルを改良し、ジスルフィド結合を導入したモデルの有効性評価を行った。

上記のような目的でFatgraph モデルの改良を試みたが、タンパク質データベース(PDB)のデータに改良モデルを適用したところ構造予測、構造分類に用いるのに十分な精度は得られなかった。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

モデルの検討が思ったより困難だったため予定していたシミュレーションのための計算機他の購入を見合わせた。しかし既存のモデルの改良案を考え実装するなど積極的に取り組んでいる。

Strategy for Future Research Activity

平成25年度より行っていたモデルの検証と改良を引き続き行う。
平成26年度6月以降には成果をまとめる計画であった。