タンパク質水和の「深層学習モデル」の展開：水和熱力学量の高速計算

• 研究領域: 「学習物理学」の創成－機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革
• 研究課題/領域番号: 23H04491
• 研究種目: 学術変革領域研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 審査区分: 学術変革領域研究区分(Ⅱ)
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 吉留 崇 東北大学, 工学研究科, 准教授 (90456830)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円); 2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円); 2023年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: 水和 / タンパク質 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

水が関係する熱力学量（水和熱力学量）を「高速に」(約1分程度)かつ「正確に」計算する手法を確立することが研究の目的である。対象はタンパク質とする。タンパク質の研究では、タンパク質と水を原子レベルで考慮する必要があるため、水和熱力学量を得るためには、タンパク質1構造あたり数時間から数十時間の計算が避けられない。そこで本研究では、タンパク質周りの水の分布（水和分布）を既存の手法の1/100の時間で計算できる独自の深層学習モデル「gr Predictor」を導入し、タンパク質の「水和熱力学量の高速計算を実現」する。