2016 Fiscal Year Annual Research Report
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16J05827
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| Research Institution | Okazaki Research Facilities, National Institutes of Natural Sciences |
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Principal Investigator |
西澤 宏晃 大学共同利用機関法人自然科学研究機構(岡崎共通研究施設), 計算科学研究センター, 特別研究員(PD)
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| Project Period (FY) |
2016-04-22 – 2019-03-31
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| Keywords | 分子動力学 / α-ラクトアルブミン / アミロイドβ / 量子・古典混合法 / QM/MM法 / 周期境界条件 / 並列化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
現在，本研究で対象としているα-ラクトアルブミンに対して，カルシウムイオンを含む場合と含まない場合で古典分子動力学（MD）計算を行っている。このシミュレーションの結果から，モルテン・グロビュール（MG）状態を決定する予定である。また，MG状態を決定した後に行うオレイン酸複合体の計算を行うために，オレイン酸の力場パラメータも作成した。
さらに，MDプログラムの高速化も併せて行った。本プログラムにより，多数の計算機を利用することで高速な古典MD計算が可能となった。また，次年度以降に行う計画である量子・古典混合（QM/MM）計算に関して理論開発も行った。生体分子計算では周期境界条件が課されることが多いが，この条件下でのQM/MM計算では計算コスト上の問題が生じる。そこで，律速となっていたCoulomb項を高速に計算する手法を提案した。本研究で開発した手法をアミロイドβタンパク質の1番目から16番目からなる残基（Aβ(1-16)）と亜鉛イオンを含む系に対して適用した。本手法により，Coulomb項の計算時間を166.5倍，力の計算を257.7倍高速化することに成功した。また，従来法との誤差は0.001 kcal/mol以下であり，充分な精度で求められていることが確認された。本研究により大規模な生体分子に対するMD計算が可能となった。現在，本理論を用いたMD計算をAβ(1-16)分子と金属を含んだ系に対して適用している。対象としている系は，実験によりAβ(1-16)分子と亜鉛イオンとが結合することが知られている。今後，実験で詳細の知られていない系を対象とする上で，本手法の信頼性を実験と照らし合わせて検証することは重要である。また，Aβ繊維はアルツハイマー病の原因物質と考えられており，広く実験が行われている。本研究は実験結果のサポートをするものであり，それ自体にも意義があると考えられる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
数値計算に関しては当初の計画通り，古典分子動力学（MD）計算を実行している。本年度末にはモルテン・グロビュール（MG）状態を決定できる見込みであったが，シミュレーションが当初の見込みよりやや遅れていること，実験で測定されていない系に対してMG状態を決定する手法が確立していないことなどが原因で，MG状態の決定は現状できていない。次年度ではMG状態を決定する手法を考案し，現在も進行中であるシミュレーションの結果から，MG状態の同定を試みる。
また，プログラム開発に関しては順調に進行している。古典MD計算の高速化，並列化を行い，量子・古典混合計算を高速に計算する理論の開発を行った。α-ラクトアルブミンのシミュレーション中に，受入研究室で研究が盛んに行われているアミロイドβ分子に対して本理論を適用している。
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| Strategy for Future Research Activity |
α-ラクトアルブミン（α-LA）のモルテン・グロビュール（MG）状態を，現在行っている古典分子動力学（MD）シミュレーションから同定する。通常，シミュレーションでMG状態を決定する方法は，実験で測定された情報からその性質が類似する構造を探索するものである。しかし，本研究で取り扱う系の一部は，実験による測定が行われていない。したがって，このような系に対してMG状態を決定する手法の開発が必要となる。この問題に対しては，カルシウムイオンが外れたときのα-LA分子が実験により測定されているため，その実験結果と照らし合わせることで知見を得て，実験での測定が行われていない系での同定手法を考察する。また，MDシミュレーションを並列で行うためのプログラムは完成しているが，常に充分な量の計算機が確保できるとは限らない。そこで低コストで大規模な計算機に相当する能力を有する，GPUを用いたシミュレーションに関しても検討していく。
量子・古典混合（QM/MM）法に関しては計画通り進行しており，今後並列化も含めて実装していく。また，α-LAのシミュレーション中は，本理論をほかの生体分子に対しても適用していく。現在はアルツハイマー病の原因物質として知られているアミロイドβタンパク質の，1番目から16番目からなる残基（Aβ(1-16)）のシミュレーションを行っている。対象としている系は研究計画の系とは直接関係はしないが，本シミュレーションからAβ(1-16)と金属イオンとの化学結合が観測できれば，実験との比較を行うことが可能であり，実験結果をサポートすることもできる。また，ここから得られる知見はα-LA・オレイン酸複合体に対して本理論を適用する際にも有用である。
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