クライオ電子顕微鏡・単粒子解析への量子コンピュータ技術の応用

2020 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 20K15735
• 研究機関: 大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構
• 研究代表者: 守屋 俊夫 大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構, 物質構造科学研究所, 特任准教授 (20565014)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: クライオ電子顕微鏡学 / 量子コンピュータ技術 / 画像処理 / 機械学習 / 構造生物学

研究実績の概要

創薬の標的ではあるが結晶化の難しい多くの膜タンパク質や超分子複合体等、X線結晶構造解析法の適用が難しい対象の立体構造を原子分解能で可視化する技術として、現在、クライオ電子顕微鏡を用いた単粒子解析は急激に成長している。それに伴って本手法に要求されるデータ量と計算量も急増し続けている。このような背景を踏まえ、本研究では単粒子解析に量子コンピュータ技術を応用することで、その最終出力である生体高分子立体構造の分解能を向上しつつも実用的計算時間に収められるソフトウェアの開発を将来に渡っても停滞させないための技術基盤を確立することを目指している。
当初の計画通り、初年度では巡回セールスマン問題として捉えた3次元角度推定への量子アニーリングの応用研究のデータ取得までを目指した。しかし、シュミレーションデータセットとは異なり、実際の実験データセットを用いたテストでは高い再現性と精度の3次元角度推定が得ることがまだできていない。これはクライオ電顕像のノイズレベルが高いことに起因する計算誤差が原因だと考えている。

現在までの達成度 (区分)

4: 遅れている

理由

当初の計画では初年度中に、巡回セールスマン問題として捉えた3次元角度推定への量子アニーリングの応用研究のデータ取得まで行う予定であった。しかし、シュミレーションデータセットとは異なり、実際の実データセットを用いたテストでは高い再現性と精度の3次元角度推定が得ることがまだできていない。これは入力であるクライオ電顕像のノイズレベルが高いことが原因だと思われる。特に、量子アニーリングの入力として使用する二つの共通線の組みごとに計算する相関値とその角度の計算誤差、そして、量子アニーリングの出力として得られる最適な共通線セットから三次元角度計算をする上での計算誤差が問題となっている。これを解決するには、計算誤差を少なくするための工夫が必要である。しかし、雇用を計画していたプログラミング補助員を見つけることができなかったため、開発を進めることができなった。

今後の研究の推進方策

今後は、第一に巡回セールスマン問題として捉えた3次元角度推定への量子アニーリングの応用研究を継続し、クライオ電顕像のノイズレベルが高いことに起因する計算誤差の問題を解決するアルゴリズム開発を行う予定である。第二に、代替案として単粒子解析の他の処理ステップへの量子アニーリングの応用も合わせて検討する。現時点では、タンパク質のダイナミクス解析（一つのデータセットに含まれる複数の構造状態を決定し、タンパク質の動きを解明すること）への応用が最も有力な候補である。クライオ電顕分野においてタンパク質構造のダイナミクス解析は現在最も大きな課題の一つとして様々なアプローチの研究が現在進行中である。特に、深層学習をベースにした全く新しいアプローチのアルゴリズムの開発がここ数年で活発化してきている。その中で最も注目されているのはCryoDRGNである。ただし、CryoDRGNは複数の状態の構造を出力するが、それぞれの構造状態の関連はわからないため、これだけではタンパク質がどのように動くかまでは解明することができない。そこで、CryoDRGNが出力する複数の状態の構造同士のエネルギー的な近さを計算し、最適なパスを見つけることに量子アニーリングを応用できると考えている。

次年度使用額が生じた理由

雇用を計画していたプログラミング補助員を見つけることができなかったため。