計算生物学：可溶性で機能を備えた膜タンパク質類似体の計算設計

計算手法のみによってタンパク質の複雑な折りたたみをde novo設計するのは、いまだにかなりの難問である。今回我々は、ロバストな深層学習パイプラインを用いて、複雑な折りたたみを持ち、可溶性の膜内在性タンパク質類似体群を設計した。Gタンパク質共役受容体のような、独特の膜内トポロジーは可溶性のプロテオームでは見いだされていないが、我々はそれらの構造的特徴が溶液中で再現可能であることを明らかにした。生物物理学的解析により、この設計の高い熱安定性が実証され、実験的に作成された構造群は注目すべき設計精度を示した。これらの可溶性類似体は、本来の構造モチーフによって機能が備わっており、これは膜タンパク質の機能をこの可溶性プロテオームに持ち込むことの概念実証であり、創薬での新規な研究を有効にする可能性がある。要約すると、我々は複雑なタンパク質トポロジーを設計し、膜タンパク質の機能を持たせることでそれらを改良し、実験成功率は高かった。これは、機能を備えた可溶性折りたたみ空間の事実上の拡張につながるものだ。

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