計算生物学：タンパク質設計のための、骨格を中心に置いたニューラルネットワークエネルギー関数

タンパク質の骨格構造の設計は、自律的に折りたたまれて組み込まれるアミノ酸配列がかなりの数存在するならば可能である。骨格の設計可能性を主として支配するのは、側鎖に無関係な、もしくは側鎖の種類に影響されない分子相互作用であると示唆されており、骨格を中心に置いたエネルギー表面の連続的なサンプリングと最適化に基づいて新しい骨格（アミノ酸選択の準備ができている）を設計するという手法が示されている。しかし、この目的に使うのに十分な包括性を持つ、正確なエネルギー関数はまだ確立されていない。今回我々は、ニューラルネットワーク型のエネルギー項を用いるSCUBA（Side Chain-Unknown Backbone Arrangement）と名付けた統計モデルが、この目的を達成することを明らかにする。これらのエネルギー項では、中心部密度の推定とそれに続くニューラルネットワークの訓練とで構成された2段階方式で学習が行われ、既知のタンパク質構造中の多次元の高次相関を分析的に表すことができる。SCUBAを使って非常に正確に骨格を設計した9個のde novoタンパク質の結晶構造を示す。そのうちの4個は、新規で非天然型の全体構造を持つ。既存のタンパク質構造に由来する断片を使用しないですむため、SCUBAによる構造設計では設計可能な骨格空間を大きく広げて詳しく調べることが容易になり、de novo設計しやすいタンパク質の新規性と多様性が拡大される。

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