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タンパク質立体構造データベースから、タンパク質と低分子化合物の結合について、原子レベルでの相互作用に関する情報を抽出し、抽出された情報を利用することで未知のタンパク質と低分子化合物の対についてその結合性を予測する手法を開発した。
タンパク質と低分子化合物の原子レベルでの相互作用については、これまで化学者の直感に基づいて理解されることが多く、統一的、かつ明示的に計算機により利用可能な情報として定義され、情報科学的手法により扱われる事は少なかった。本研究ではタンパク質と低分子化合物をそれぞれ原子三つ単位の小さな断片として捉え、断片同士の相対的な位置関係を原子レベルでの相互作用と定義した。
この定義に従い、既存のタンパク質立体構造データベースから既知の相互作用情報を抽出し、新たに相互作用データベースとして再編成を行った。さらに、未知のタンパク質、低分子化合物について、集められた様々な相互作用情報と同じ相互作用が起こる事を仮定していき、それらの相互作用の仮定からつじつまの合うものを選ぶことで、既知のデータから未知の相互作用を予測する手法を開発した。
立体構造データが豊富に存在するタンパク質-ヌクレオチド複合体について検証計算を行った結果、十分な精度で相互作用の予測が可能である事が示された。これより、本予測手法の有用性が示されたとともに、原子レベルでの相互作用を表現するための情報として本研究により設計された三原子同士の相対配置情報が有用であることが示された。
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