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タンパク質間相互作用による情報伝達は、厳密に制御されており、その破綻と疾患や、遺伝子情報の機能的解析などとは密接な関連がある。タンパク質間相互作用の解析には、Two hybrid法など多くの実験手法による解析が存在するが、その研究支援として、計算機上でのタンパク質3次元立体構造に基いた物理化学的なアプローチが有効な手段の一つである。そこで我々はパターン認識の1つの方法諭であるニューラルネットワーク的な手法とフィルタリング法を用いた特徴抽出法により、疎水的性質を指標に計算機によるタンパク質間相互作用部位の推測法を開発している。X線結晶解析により報告されている複合体の3次元立体構造から得られる実際の相互作用部位と、算出された推測部位を比較し、疎水性相互作用部位の推測精度の向上を目指して作業を進めている。興味深いのは、推測された相互作用部位が、2量体時での推測部位と、単量体時でのそれと異なるケースが観察されることである。これは2量体を形成することによって、はじめて発生する相互作用部位の存在を示唆する。生体内における3量体以上の多量体形成機序は、このシミュレーションと同様にある2つのタンパク質分子が結合して2量体を形成することによって、はじめて次の第3の分子が結合できる状態、つまり新たな相互作用部位が2量体上に生じる状態、が想像できる。このような複合体形成機序の理解は、実験レベルでは困難なこともあり、In Silico解析によって、その形成機序の新たな知見を得る可能性を覆めている。今回の報告では、アデニル酸シクラーゼの2サブユニットとGタンパク質の複合体をはじめに、様々な蛋白質多量体複合体システムの解析を行い、知識を抽出し、蛋白質相互作用アセスメントシステムMIAXへの導入を検討した。その結果、蛋白質の相互作用は特に三つのクラスに分類することが出来るとわかった、それは、疎水性-疎水性、polar-疎水性、polar-polar、の三つの種類である。この分類を基に3量体の解析を行って、これからそれ以上の多量体の解析及び予測に応用する必要がある。
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