| 研究課題/領域番号 |
20K03883
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分13040:生物物理、化学物理およびソフトマターの物理関連
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| 研究機関 | 大阪公立大学 (2022)
横浜市立大学 (2020-2021) |
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研究代表者 |
森次 圭 大阪公立大学, 大学院理学研究科, 教授 (80599506)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | タンパク質 / ダイナミクス / 分子動力学シミュレーション / SARS CoV-2 3CLプロテアーゼ / 重み付きアンサンブル法 / 薬剤結合 / マルコフ状態モデル / アクチン / マルコフモデル / 機械学習 / リボース結合タンパク質 / シニョリン / Pin1 / 非マルコフ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
タンパク質の分子機能に関わる折れ畳みや構造変化の時定数を正確に計算するには、ダイナミクスに内在する非マルコフ的な「履歴」が鍵となる。本研究では、タンパク質ダイナミクスの非マルコフ性を定量化し、その構造起因を解明することを目指す。そのため、非マルコフ的に構造変化するパスを重み付きアンサンブル法といった効率的な分子動力学シミュレーション手法により生成し、状態を定義した上で構造に履歴ラベルを付加、更に、遷移構造におけるラベルの違いを有意に説明する構造的特徴量を機械学習の手法により抽出する、という包括的方法論を構築する。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、生体分子のダイナミクスに内在する非マルコフ性を定量化しその構造起因を解明することを目的とする。今年度の研究では、SARS-CoV-2 3CLプロテアーゼへの基質ペプチドの結合・解離過程についてWE法により網羅的に構造変化パスを生成するとともに、基質の結合・解離過程のキネティックスを計算した。計算で得られた解離定数は、同等のペプチド様化合物での実験値と同じオーダーであることから、WE計算によるキネティックス計算の妥当性が示された。また、得られたパスを網羅的に解析した結果、基質結合がChymotrypsinフォールドのクレフトに入り込むことから始まり、P3→P1主鎖→P1側鎖の順に結合が形成されること、また、配列特異性をもたらすP1側鎖の結合が認識過程の最終段階で起こることを見出した。
また、アクチンフィラメントの形成過程で重要になるリン酸塩（Pi）解離の研究では、配置が異なるADP+Pi結合型アクチン構造モデルを多数生成したのち、600個の初期条件を選択し50 nsのMDシミュレーションを実行した。得られたPi解離過程のMDトラジェクトリについて、マルコフ状態モデルを用いて構造変化パスやキネティックスの解析を行った。その結果、Piがドメイン開閉運動に関わるヌクレオチド結合cleftを通るパスだけでなく、サブドメイン1-2および3-4間を通るパスも見出された。更に、マルコフ状態モデルによりキネティックスの解析を行い、ヌクレオチド結合cleftを通るパスでは10マイクロ秒オーダーの速い遷移であるのに対し、比較的硬いサブドメイン3-4間を通るパスではミリ秒オーダーと2桁のオーダーで遅くなること明らかにした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
今年度は重み付きアンサンブル法やマルコフ状態モデルを適用した応用研究に取り組んだものの、「生体分子のダイナミクスに内在する非マルコフ性の構造起因」という当初目標への解やそれに対するアプローチを十分に示すことができなかった。今年度に実施したアクチンフィラメント形成に関わるリン酸塩（Pi）解離の研究では、実験で得られた時定数と比べると1，2桁オーダーが大きな値が得られており、計算の精度向上のためのMD計算の追加や更なる解析、非マルコフ性を定量化する運動モデル構築を、来年度は速やかに実施する予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度実施したアクチンフィラメント形成に関わるリン酸塩（Pi）解離の研究については、MD計算の追加や対照系であるアクチンフラグミン複合体での計算を加えつつ、マルコフ状態モデルを適用した解析の精度向上を試みる。その中で、マルコフ状態モデルでは扱うことが困難な非マルコフ的なタンパク質ダイナミクスを定量化し、その運動モデルを提案する。更に、実験で得られた解離定数と比較し、非マルコフダイナミクスの構造起因を詳細な解析により明らかにする。
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