計算生物学：ヒトのプロテオームに対する非常に正確なタンパク質構造予測

タンパク質の構造は、生物学的過程を推論することと、構造を基盤とした創薬や標的を決めた変異誘発のような介入を可能とすることの両方に、非常に有益な情報を提供できる。数十年の努力の結果、ヒトのタンパク質配列の全残基の17％が、実験的に決定された構造によりカバーされている。今回我々は、最先端の機械学習手法であるAlphaFoldを使うことで、プロテオームの構造によるカバー範囲を著しく拡大した。その規模は、ヒトのほぼ全てのプロテオーム（ヒトのタンパク質の98.5％）に及ぶ。結果として得られたデータセットは、残基の58％について信頼性の高い予測でカバーしており、その一部（全ての残基の36％）は極めて信頼性が高い。我々は、AlphaFoldモデルを構築することで開発されたいくつかの計量を導入し、それらを使ってデータセットを解釈して、マルチドメインタンパク質についての強力な予測に加えて、おそらく無秩序な構造の領域も明らかにした。また、我々は、高品質の予測が生物学的な仮説を作り出すためにどのように使えるかを説明するいくつかの事例研究を提示する。我々の予測は、科学に関わる人々が自由に利用できるよう公開されており、我々は、日常的に行うことのできる大規模で高精度の構造予測が、構造学的な視点から新たな疑問に取り組むことを可能とする重要な手段になると期待する。

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