ディープネットワークの幻覚によるDe novoタンパク質設計

Ivan Anishchenko^1,2, Samuel J Pellock^1,2, Tamuka M Chidyausiku^1,2

¹Department of Biochemistry, University of Washington, Seattle, WA, USA.

Nature

|December 2, 2021

まとめ

研究者達はランダムな配列から新しいタンパク質を設計するためにディープニューラルネットワークを使いました実験的検証により,新しい機能性タンパク質の成功が確認され,新たなタンパク質の設計が進んだ.

科学分野:

計算生物学
タンパク質工学
ディープラーニング

背景:

ディープニューラルネットワークはアミノ酸配列を分析することでタンパク質構造の予測を進めている.
これらのネットワークが全く新しいタンパク質の配列と構造を生成する可能性はほとんど未開拓のままです

研究の目的:

タンパク質構造を予測するために訓練された深層神経ネットワークが,新しい機能タンパク質を設計するために使用できるかどうかを調査する.
既知の天然のタンパク質とは無関係な配列を持つタンパク質の de novo 設計を探求する.

主な方法:

ランダムなアミノ酸配列から相互残留距離マップを予測するために trRosetta ネットワークを利用した.
背景平均に対して予測された距離分布を最適化するためにモンテカルロ配列空間サンプリングを使用した.
設計された配列のための遺伝子を合成し,大腸菌でタンパク質を表現し,その構造を分析した.

主要な成果:

多様な予測構造を持つ新しいタンパク質配列を生成した.
設計された129個のタンパク質のうち27個を成功裏に発現し,浄化し,単分散のサンプルを得ました.
3つの設計されたタンパク質の3D構造 (X線結晶学とNMR経由) を決定し,計算モデルと密接に一致した.

結論:

構造を予測するために訓練された深いニューラルネットワークは新しくタンパク質を設計するために逆転することができます
このアプローチは,新しい機能を持つタンパク質を作るための伝統的な物理ベースの方法に強力な補足を提供します.

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