| 研究概要 |
生体内生物現象において重要な蛋白分子の多量体分子形成過程は,構成する単量体の数によって様々な反応経路が考えられる。このような単量体の数に比例するカスケード的複合体形成経路では、組み合わせ論的な問題を含む。この問題の解決には、ダイナミックスシミュレーションや筆者が開発中の分子力場及び分子のドッキングに基づく分子相互作用アセスメントシステムMIAX^<1,2,3>を用いる方法が考えられるが、多量体原子数の多さ故、比較的大型計算機においてでさえも容量及び実際的な処理時間の制約のため解決が困難である。本研究では、この解決策の1つとして、unsupervised neural networksの1つであるKohonen Map(SOM)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した計算機によるタンパク質間相互作用部位の推定法を新規に開発し、MIAXに導入した。意義深い点は、本システムにより推測された相互作用部位が、2量体時での推定部位と単量体時でのそれと異なるケースが観察できる点である。すなわち、上述の複数の複合体形成機序のいずれがより合理的であるかの定量的解析を可能にする。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が得られる可能性を有している。
このような一例として、多細胞生物における細胞分裂の調節に重要な役割を果たすCyclin A-Cdk2複合体とそのインヒビターであるp27の3量体形成経路の予測を行った結果、実験から示されている形成経路を予測できた。今後、並列Hybrid-GAアルゴリズム等による計算の高速化により、蛋白質間相互作用の根底にある原理の解明と、生体内の蛋白質相互作用ネットワークの解明が可能となると考える。
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