(57)【要約】【課題】従来の断片組み立て法よりも数段効率のよい方法で、最終的な折り畳み構造を生成すること。【解決手段】本発明に係るタンパク質立体構造構築法は、立体構造を構築しようとする与えられたタンパク質（ターゲットタンパク質）のアミノ酸残基配列について構造認識法を用いて選ばれた１０個以上１００個以下のタンパク質（テンプレートタンパク質）の立体構造を用い、これらテンプレートタンパク質の立体構造を切り繋ぐことによって最終的な立体構造を構築する。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
立体構造を構築しようとする与えられたタンパク質（以降、ターゲットタンパク質と呼ぶ）のアミノ酸残基配列について構造認識法を用いて選ばれた１０個以上１００個以下のタンパク質（以降、テンプレートタンパク質と呼ぶ）の立体構造を用い、これらテンプレートタンパク質の立体構造を切り繋ぐことによって最終的な立体構造を構築することを特徴とするタンパク質立体構造構築法。
【請求項２】
前記のテンプレートタンパク質の切り繋ぎで立体構造を構築する際に、残基間相対配置に基づくポテンシャルエネルギー値を計算し、立体構造を構成する全残基の可能な対についてのポテンシャルエネルギー値の合計を最適（あるいは最小、あるいは最低）になるようなテンプレートタンパク質の切り繋ぎの組合せを探索することを特徴とするタンパク質立体構造構築法。
【請求項３】
ポテンシャルエネルギー最適化の段階で、用いるタンパク質立体構造データベースより抽出された平均力場ポテンシャルについて、確率論的な重複を排除した構造ネットポテンシャルを用いることを特徴とする、ポテンシャルエネルギー計算法。
【請求項４】
複数の立体構造を切り繋いで新しい立体構造を作る際に、立体構造の相対位置、相対姿勢の六自由度からなる残基間相対配置を計算した残基間相対配置マップを用いることを特徴とするタンパク質立体構造構築法。
【請求項５】
一つのタンパク質立体構造を構成するアミノ酸残基の二つからなる対について、一方の残基の局所座標からみたもう一方の残基の三次元座標と、一方の残基の姿勢から見たもう一方の残基の姿勢をもってこの対の残基相対配置とし、これを立体構造を構成する残基の全ての可能な対について記録していることを特徴とする残期間相対配置マップ。
【請求項６】
構築された立体構造中に残基の欠損がある場合に、この欠損部分を、前記で選ばれたテンプレートタンパク質から切り出された二つ以上の断片の組合せで構築される欠損代替断片によって欠損を補間することを特徴とする欠損穴埋め法。
【請求項７】
前記欠損穴埋め法において、相対配置を考慮し、欠損代替断片の両端の残基の相対配置が、欠損両端の残基の相対配置に一致するように、相対配置を変形することを特徴とする代替断片変形法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、タンパク質立体構造予測、及びタンパク質の立体構造設計において、タンパク質の三次元立体構造を構築する高速計算アルゴリズムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
タンパク質分子（ｐｒｏｔｅｉｎ  ｍｏｌｅｃｕｌｅ）の立体構造（ｔｅｒｔｉａｒｙ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）は、そのタンパク質を構成するアミノ酸残基配列（ａｍｉｎｏ−ｒｅｓｉｄｕｅ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ）によって決定されている。しかし、配列と立体構造との理論的な関係については、明確にわかっておらず、配列から、立体構造を構築（ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ）する方法は、確立されたとはいいがたい。
【０００３】
タンパク質のアミノ酸残基配列は、ＤＮＡの遺伝子情報から求めることができるほか、質量分析法などによって求めることができる。したがって、判明している遺伝子の数だけのタンパク質配列がデータとして登録されており、その数は数十万種類に及ぶ。
【０００４】
立体構造は、Ｘ線結晶解析（Ｘ−ｒａｙ  ｃｒｙｓｔａｌｌｏｇｒａｐｈｙ）や核磁気共鳴法（ＮＭＲｎｕｃｌｅａｒ  ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）によって求める場合、その実験、解析に多大な時間と労力と大きな設備を要する。現在までに、タンパク質立体構造データベースＰＤＢ（米国ラトガース大学に本拠地をもつ構造生物学研究連合（ＲｅｓｅａｒｃｈＣｏｌｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  ｆｏｒ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  Ｂｉｏｌｏｇｙ）  が管理する無償のデータベースｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｃｓｂ．ｏｒｇ／ｐｄｂ／）には、二万以上の立体構造のデータが登録されているが、同じタンパク質を重複して登録している場合が多く、種類で考えた場合、せいぜい二千種類程度である。
【０００５】
タンパク質のアミノ酸残基配列と立体構造との明確な関係（ｓｅｑｕｅｎｃｅ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）がわかり、アミノ酸残基配列から立体構造が理論的に、あるいは計算によって求められるようになれば、残基配列の判明している全タンパク質の立体構造が求められるようになるし、また反対に、必要とされる機能を持つタンパク質の立体構造を想定し、その想定された立体構造をもつ人工タンパク質のアミノ酸残基配列がどのようなものであるべきかを計算によって設計することができるようになる。これは、人工タンパク質の立体構造設計技術につながり、人工タンパク質を産業利用をする場合の重要な技術になる。
【０００６】
タンパク質のアミノ酸残基配列と立体構造との関係から、タンパク質のアミノ酸残基配列のみが与えられた場合に、そのタンパク質の立体構造を推定するのが、タンパク質立体構造予測である。１９７０年代から研究されはじめ、当初は、タンパク質中の二次構造（ｓｅｃｏｎｄａｒｙ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．  ｈｅｌｉｘ，ｓｔｒａｎｄ／ｓｈｅｅｔなどの規則的構造とｃｏｉｌなどの不規則構造を指す）を予測することから始まった（非特許文献１および非特許文献２）。１９８０年代には、タンパク質が、折り畳まれていない状態から安定した折り畳み構造をとるまでの物理的なメカニズムの研究がなされた（非特許文献３）。
【０００７】
１９９０年代に入り、タンパク質のアミノ酸残基配列と立体構造との互換性（ｓｅｑｕｅｎｃｅ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ）を評価することによる折り畳み認識法（ｆｏｌｄ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）が開発され（非特許文献４、非特許文献５、および非特許文献６）、その後、配列解析技術（ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）が大幅に進歩したのをうけて（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ＢＬＡＳＴ／）、今日、タンパク質の概略の構造を推定することは、実用段階を迎えた。しかし、これらの方法は、予測しようとするタンパク質の立体構造が、タンパク質立体構造データベースに登録されている構造既知のタンパク質と非常に類似していることを前提としており、データベースにない新規構造を求めることはできない。また、構造既知のタンパク質と類似していたとしても、細かくみれば、かなり異なる構造であることも多く、正確なタンパク質立体構造予測ができるとはいいがたい。
【０００８】
そこで、構造既知構造と全くことなる新規構造をも予測可能な方法として、自元構造予測法（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ａｂ  ｉｎｉｔｉｏ，  ａｂ  ｉｎｉｔｉｏ  ＝  ｆｒｏｍ  ｂｅｇｉｎｎｉｎｇ）がある。これは、１９８０年代以来考えられてきた、タンパク質の折り畳みをシミュレーションの発展型であり、与えられたアミノ酸残基配列からなるタンパク質をシミュレーションによってエネルギー最小化し、その最小のエネルギーをもつ構造をもって予測結果とするものである。１９９０年代も終りになって、断片組み立て法（ｓｅｇｍｅｎｔ  ａｓｓｅｍｂｌｙ）  法が開発され（非特許文献７）、かなり効率のよく、また精度の高い立体構造予測が可能になった。
【０００９】
断片組み立て法は、数残基からなる立体構造断片のとり得る部分立体構造を、タンパク質立体構造データベースからサンプリングし、この断片を連結することで、全体構造を構築しつつ、その分子動力学的、あるいは統計的ポテンシャルエネルギーが最小になるようにするものである。この方法によって、１００残基程度からなる比較的小さなタンパク質については、実用的な時間で立体構造がかなり正確に予測できるようになった。しかし、その計算量は、まだ莫大であり、１００ＣＰＵ程
度の並列計算機で、数十時間を要するものである。
【００１０】
また、従来から指摘されていた問題として、エネルギー最適化を行なう場合のポテンシャルエネルギーとしてどのようなものを用いるか、という問題があった。
【００１１】
エネルギー関数として、従来は、原子間ポテンシャルを用いていたが、この場合水分子の影響を考慮する必要があり、タンパク質分子を包み込むだけの水分子をおよそ数万個を計算する際に導入する必要があった。この計算量が非常に大きく、エネルギー最適化が難しいものになっていた。そこで導入された統計的なポテンシャルとして、Ｓｉｐｐｌらの定義（非特許文献８）による平均力場ポテンシャルがあった。これを多次元に拡張した多次元平均力場ポテンシャル（非特許文献９）は非常に精度の高いものであったが、エネルギー最適化において利用する上では、大きな課題が存在した。
【００１２】
【非特許文献１】
Ｆａｓｍａｎ  Ｇ．Ｄ．，（１９８９）  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ａｎｄ  ｔｈｅ  Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ  ｏｆ  ＰｒｏｔｅｉｎＣｏｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ：  Ｐｌｅｎｕｍ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ
【非特許文献２】
ＲｏｓｔＢ．，  Ｓａｎｄｅｒ  Ｃ．，  （１９９３）  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ａｔｂｅｔｔｅｒ  ｔｈａｎ  ７０％  Ａｃｃｕｒａｃｙ．  Ｊ．  Ｍｏｌ．  Ｂｉｏｌ．，  ２３２，５８４−５９９．
【非特許文献３】
Ｆａｓｍａｎ  Ｇ．Ｄ．，  （１９８９）  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｏｆＰｒｏｔｅｉｎ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ａｎｄ  ｔｈｅ  Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ  ｏｆ  Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｃｏｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，  ＮｅｗＹｏｒｋ：  Ｐｌｅｎｕｍ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ
【非特許文献４】
Ｓｉｐｐｌ  Ｍ．Ｊ．  （１９９０）  Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆＣｏｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｌ  Ｅｎｓｅｍｂｌｅｓ  ｆｒｏｍ  Ｐｏｔｅｎｔｉａｌｓ  ｏｆ  Ｍｅａｎ  Ｆｏｒｃｅ：  Ａｎ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏｔｈｅ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ−ｂａｓｅｄ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｌｏｃａｌ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｉｎ  ＧｌｏｂｕｌａｒＰｒｏｔｅｉｎｓ．  Ｊ．  Ｍｏｌ．  Ｂｉｏｌ．，  ２１３，８５９−８８３
【非特許文献５】
Ｂｏｗｉｅ  Ｊ．Ｕ．，  Ｌｕｔｈｙ  Ｒ．Ｌ．，Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇ  Ｄ．  （１９９１）  Ａ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｔｏ  Ｉｄｅｎｔｉｆｙ  Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ  Ｔｈａｔ  Ｆｏｌｄｉｎｔｏ  ａ  Ｋｎｏｗｎ  Ｔｈｒｅｅ−Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．  Ｓｃｉｅｎｃｅ，  ２５３，１６４−１７０．，ＹｕｅＫ．，
【非特許文献６】
Ｄｉｌｌ  Ｋ．  （１９９１）  Ｉｎｖｅｒｓｅ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｆｏｌｄｉｎｇ  ｐｒｏｂｌｅｍ：  Ｄｅｓｉｇｎｉｎｇｐｏｌｙｍｅｒ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ．    Ｐｒｏｃ  Ｎａｔｌ  Ａｃａｄ  Ｓｃｉ  ＵＳＡ，  ８９，４１６３−４１６７．
【非特許文献７】
Ｓｉｍｏｎｓ  ＫＴ，  Ｋｏｏｐｅｒｂｅｒｇ  Ｃ，  Ｈｕａｎ  ＥＳ，Ｂａｋｅｒ  Ｄ，  （１９９７）  Ａｓｓｅｍｂｌｙ  ｏｆ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｔｅｒｔｉａｒｙ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ  ｆｒｏｍ  ｆｒａｇｍｅｎｔｓｗｉｔｈ  ｓｉｍｉｌａｒ  ｌｏｃａｌ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ  ｕｓｉｎｇ  ｓｉｍｕｌａｔｅｄ  ａｎｎｅａｌｉｎｇ  ａｎｄ  ｂａｙｅｓｉａｎｓｃｏｒｉｎｇ  ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ．  Ｊ．  Ｍｏｌ．  Ｂｉｏｌ．  ２６８，２０９−２２５．
【非特許文献８】
Ｓｉｐｐｌ  Ｍ．Ｊ．  （１９９０）  Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆＣｏｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｌ  Ｅｎｓｅｍｂｌｅｓ  ｆｒｏｍ  Ｐｏｔｅｎｔｉａｌｓ  ｏｆ  Ｍｅａｎ  Ｆｏｒｃｅ：  Ａｎ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏｔｈｅ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ−ｂａｓｅｄ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｌｏｃａｌ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｉｎ  ＧｌｏｂｕｌａｒＰｒｏｔｅｉｎｓ．  Ｊ．  Ｍｏｌ．  Ｂｉｏｌ．，  ２１３，８５９−８８３．
【非特許文献９】
Ｏｎｉｚｕｋａ  Ｋ．，  Ｎｏｇｕｃｈｉ  Ｔ．，  Ａｋｉｙａｍａ  Ｙ．，  Ｍａｔｓｕｄａ  Ｈ．，  （２００２）  ｀｀Ｕｓｉｎｇ  Ｄａｔａ  Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｆｏｒＭｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｍａｙ／Ｊｕｎｅ２００２，  ４８−５４．
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、前記の断片組み立て法よりも数段効率のよい方法で、最終的な折り畳み構造を生成することを目的とするものである。
【００１４】
課題  １：    計算量の圧倒的削減に関する課題
断片組み立て法においては、タンパク質立体構造データベースからサンプリングされた部分構造を繋ぎ併せて全体構造を作るが、その作り方はランダムであり、エネルギー最小の構造を探索する上では、非効率的である。よって、タンパク質立体構造データベース中から、より効率的に立体構造断片を捜し出し、さらにそれらを、できるだけ効率良く組み合わせて全体構造を作り、またその全体構造のエネルギー計算をできるだけ高速に行なう計算アルゴリズムが必要である。
【００１５】
課題  ２：  最適化すべきエネルギーの定義に関する課題
エネルギー最小の構造を構築する上で、残基間ポテンシャルエネルギーをどう定義するかは大きな課題であった。計算量が大きくなる水分子を導入せず、また、原子間ポテンシャルを用いないために、なんらかの経験的、統計的ポテンシャルを導入する必要がある。これは、タンパク質立体構造データベースＰＤＢ中の代表的なタンパク質について、その一つ一つのタンパク質分子ごとに、全ての残基対の統計から得られるものである。
【００１６】
ここで、統計によるポテンシャルエネルギーの解説を行なう。一つのタンパク質分子に含まれる二つの残基からなる対について、対を構成する双方の残基の残基種  ａ，ｂ  とその配列上での位置関係  ｋ  （ａ  がＮ末端側にあり  ｂ  がＣ末端側にある場合は、ｋが正値であり、そうでない場合は、ｋ  は負値をとるとする）について、相対配置の分布をとる。相対配置をＲ  とした場合、この分布を、ｆａｂｋ（Ｒ）  と表現することにする。この分布は、相対配置  Ｒ  に関する六自由度の空間における積分値は、（数１）にあるように１に規格化されているとする。
【００１７】
【数１】
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【００１８】
この残基対の相対配置の分布に対して、残基の種類を問わない（残基種ａ，ｂの代わりに残基種を問わないという意味でｘｘで表記）ような分布  ｆｘｘｋ（Ｒ）  を考える。これも、積分した際に１になるよう規格化されている。この両者の比である（数２）は、残基種  ａ，ｂ  が配列上の位置関係  ｋ  において、相対配置Ｒ  をとることがどの程度特殊であるかを表している。
【００１９】
【数２】
2004217522.tif 000004
【００２０】
この値が１より大きいならば、一般的な場合よりも、ａ，ｂ  の残基種の組合せのほうが、より高い頻度でＲという相対配置をとることを意味するし、１より小さいならば、ａ，ｂ  は、Ｒ  という一般的な場合よりも相対配置をとりにくいことを意味する。そこで、この比の負の対数をとった（数３）で表されるものをネットポテンシャル（ｎｅｔ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌｓ）とよぶ。
【００２１】
【数３】
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【００２２】
タンパク質立体構造に対してアミノ酸残基配列を（アライメントして）当てはめ、その状態で、（数４）で計算されるネットポテンシャルを全ての対について加算した総和  Ｅｔｏｔａｌは、そのタンパク質立体構造と、アミノ酸残基配列との互換性のよい指標になることが知られている。
【００２３】
【数４】
2004217522.tif 000006
【００２４】
よってアミノ酸残基配列が与えられたときに、総和  Ｅ  を最小にするような立体構造は、そのアミノ酸残基配列に対して最適な立体構造であると考えることができる。よって、前記のパッチワークエネルギー最適化を行なう場合に、この統計的に得られたポテンシャルを用い、総和  Ｅ  を最小にする最適化を行なうことで、タンパク質の立体構造を構築できると考えられている。
【００２５】
しかし、実際にネットポテンシャルを用いてエネルギー最適化を行なった場合、立体構造は広がりをもってしまい、パックされた状態に至らない。また、ネットポテンシャルではなく、（数５）で計算される規格化された分布の絶対値の対数の負を計算したＥａｂｓ  （これをここでは絶対値ポテンシャル（ａｂｓｏｌｕｔｅ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌｓ）と呼ぶ）を残基間ポテンシャルとして用いてエネルギー最適化を行なうと、確率論的に膨大な重複があり、結果として、非常に密度の高い構造になる。
【００２６】
【数５】
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【００２７】
そこで、ネットポテンシャルでもなく、絶対値ポテンシャルでもない、高精度のポテンシャルを開発する必要性という課題がある。
【００２８】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するために、大きくわけて以下の四つの方法を用いた。
１．  パッチワークエネルギー最適化法（Ｐａｔｃｈｗｏｒｋ  ｅｎｅｒｇｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ／ｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ）による、最適化計算の高効率化
構造既知データベースの中から、折り畳み認識法によって構造を予測しようとするタンパク質（これをターゲットタンパク質という）と互換性を持つ立体構造を１０から１００種類選び出し（これをテンプレートタンパク質の構造という）、この選ばれたテンプレートタンパク質の立体構造を切り繋いで全体構造を組み立て、それらの中から最もエネルギーの低い構造を選び出す。これを「パッチワークエネルギー最適化法」と呼ぶことにする。
【００２９】
この方法を用いることにより、従来法ではランダムな部分構造の組合せで全体構造を作りエネルギーを評価していたのに対して、はじめからターゲットタンパク質の配列にふさわしい立体構造を構造認識部において選んでおいて、その切り繋ぎで全体構造を構築するので、計算結果を得るまでの構造探索量を大幅に減らすことができ、結果として、計算量の大幅削減が可能になる。
【００３０】
２．  構造ネットポテンシャル  （ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  ｎｅｔ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌｓ）による高精度エネルギー計算
本発明においては、ネットポテンシャルと絶対ポテンシャルの両者を考えた上で、絶対値ポテンシャルから確率的重複を取り除いたものを考えることにした。即ち、立体構造上Ｎ末端側からｉ番目とｊ番目の残基について（ｉ＜ｊとする）、できるだけ、重複する確率を、配列上の残基の相対位置  ｋ＝ｊ−ｉ  が小さいところに押し込める方法である。ｋ＝１で二つの残基が隣接する場合は、統計的な確率の絶対値（数６）をそのまま使う。
【００３１】
【数６】
2004217522.tif 000008
【００３２】
ｋ＝２  の場合は、本来この確率は、（数７）のように構成する相対配置二つ、即ちｉとｉ＋１番目の残基間の相対配置と、ｉ＋１とｉ＋２番目の残基間の相対配置の二つの積として計算できるはずであるが、実際の統計上、この二つは同じではない。
【００３３】
【数７】
2004217522.tif 000009
【００３４】
この違いこそが、本来の二残基離れた残基間固有のポテンシャルに起因するものであるから、この違いに相当する部分を比として組み込む。この考え方を拡張すると、ｉ，ｊ番目の二つの残基の間のポテンシャルは、（数８）のようなものになる。
【００３５】
【数８】
2004217522.tif 000010
【００３６】
これはかなり厳密に確率の重複を避けたものであるので、この総和（数９）で与えられる全体エネルギーは確率論的にみてかなり正確なポテンシャルになる。
【００３７】
【数９】
2004217522.tif 000011
【００３８】
これを構造ネットポテンシャル（ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  ｎｅｔ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌｓ）と呼ぶことにする。ところで、この構造ネットポテンシャルにおいて、（数１０）に示す近似をすれば、そのままネットポテンシャルの定義になっている。ネットポテンシャルの総和が、構造配列相関を評価する上で有効であった理由は、この近似による。しかし、この近似の結果、引力に相当する項が消え去り、結果として、エネルギー最適化をすると、パックしない拡散した構造になる原因だったのである。
【００３９】
【数１０】
2004217522.tif 000012
【００４０】
なお、実際に利用する上では、ネットポテンシャルと構造ネットポテンシャルの中程度のもの、即ち、構造ネットポテンシャルを近似する上で、（数１１）とすれば、計算が簡単になり、また、この場合残基種を問わない統計であるので、サンプル数が増え、統計をとる上での精度の揺れがなくなる。
【００４１】
【数１１】
2004217522.tif 000013
【００４２】
この場合の構造ネットポテンシャルＥｓｎｅｔ’ｉｊは、（数１２）で与えられる。
【００４３】
【数１２】
2004217522.tif 000014
【００４４】
なお、これまで、ｉ＜ｊ  の場合についてのみ説明したが、実際のところ、多次元平均力場ポテンシャルの六自由度は対称性がないため、ｊ＜ｉ  の場合も考慮し、そのポテンシャル的な平均値を使うことが望ましい。よって、ｊ＜ｉ  の場合（後方ポテンシャル  ｂａｃｋｗｏｒｄ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌｓ）  もこれまでのｉ＜ｊ  の場合（これを、前方ポテンシャル  ｆｏｒｗａｒｄ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌｓ）と同様に定義する必要がある。
３．  残基間相対配置マップ（Ｒｅｓｉｄｕｅ−ｒｅｓｉｄｕｅ  ｒｅｌａｔｉｖｅ  ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ  ｍａｐ）の導入による計算量削減
テンプレートタンパク質の立体構造を切り繋いで構造を作る際に、「残基間相対配置マップ（ｒｅｓｉｄｕｅ−ｒｅｓｉｄｕｅ  ｒｅｌａｔｉｖｅ  ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ  ｍａｐ）」を利用し、高速なエネルギー計算を行なう。「残基間相対配置マップ」は、一つの立体構造について、その構造を構成するアミノ酸残基の全ての可能な対について、その対の相対位置（ｒｅｌａｔｉｖｅ  ｐｏｓｉｔｉｏｎ，  一方のアミノ酸残基から他方への距離と相対方向）、相対姿勢（ｒｅｌａｔｉｖｅ  ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ，  一方のアミノ酸残基からみて他方がどういう姿勢であるか）を記録したものである。即ち、与えられた立体構造  Ｃ  のｉ番目の残基とｊ番目の残基の間の相対配置Ｒｉｊを記録する。相対配置としては、相対距離（ｒｅｌａｔｉｖｅ  ｄｉｓｔａｎｃｅ，  ｒ）、相対方位（ｒｅｌａｔｉｖｅ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ，  天頂角θｐと経度φｐ）、相対姿勢（ｒｅｌａｔｉｖｅ  ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ，  オイラー角のθｅ，φｅ，ψｅ）の六自由度からなるものを用いる。相対配置マップが計算機メモリー上におかれている際の模式図を図１に示す。この図に表現されたマップは、対応する残基間ポテンシャルエネルギーＥｉｊもともに記録されている。
【００４５】
この残基間相対配置マップを利用することにより、無駄な計算を省くことができる。
【００４６】
また、従来この種の計算で用いられていた残基間の距離マップ（ｄｉｓｔａｎｃｅ  ｍａｐ，ｃｏｎｔａｃｔ  ｍａｐ  あるいはｄｉｓｔａｎｃｅ  ｇｅｏｍｅｔｒｙ  と呼ばれるもので、立体構造中の全ての可能な残基の対について、その対を構成する残基間の距離を記録したもの）とくらべて、以下の２点の優位な点がある。
【００４７】
（ａ）連鎖的計算可能性
距離マップにおいては、三つの残基  ａ，ｂ，ｃ  があったときに、ａｂ  間の距離  Ｄａｂ、ｂｃ間の距離  Ｄｂｃがわかっても、ａｃ間の距離  Ｄａｃは計算できず、せいぜい、ユークリッド空間中であるから、三つの距離が三角不等式（数１３）を満たすという程度であった。
【００４８】
【数１３】
2004217522.tif 000015
【００４９】
しかし、相対配置マップであれば、ａｂ間の相対配置  Ｒａｂとｂｃ間の相対配置  Ｒｂｃから、ａｃ間の相対配置  Ｒａｃ  が、厳密に計算可能である。具体的には、相対配置は、アフィン変換として定義されるから、アフィン変換の積として二つの相対配置の結合した相対配置が数１４によって計算
されることになる。
【００５０】
【数１４】
2004217522.tif 000016
【００５１】
（ｂ）詳細エネルギー計算における利便性
残基間に働く物理的相互作用は、残基を構成する原子に起因し、原子間距離によって定義されている。距離マップでは、残基間距離がわかっても、それらを構成する原子間距離は、相対方向や相対姿勢がわからなければ計算できない。もちろん、相対配置マップにおいても、側鎖の回転に関する自由度（ｔｈｅ  ｄｅｇｒｅｅ  ｏｆｆｒｅｅｄｏｍ  ｆｏｒ  ｓｉｄｅ−ｃｈａｉｎ  ｒｏｔａｍｅｒｓ）は記録されていないので、側鎖間の相互作用（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ  ｂｅｔｗｅｅｎ  ｓｉｄｅ−ｃｈａｉｎｓ）は正しく計算できないが、タンパク質の二次構造などを決定しているのは、その多くが、アミノ酸の種類ごとの主鎖間相互作用（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ  ｂｅｔｗｅｅｎ  ｍａｉｎ−ｃｈａｉｎ）であり、主鎖間相互作用については、相対距離、相対方位、相対姿勢から、主鎖内原子間距離は全て厳密に計算可能であり、よって、距離マップに比べてより厳密な残基間相互作用が計算できる。なお、距離マップに、さらに側鎖の配座を記述すれば、側鎖間相互作用も厳密に計算可能になる。
【００５２】
本発明では、エネルギー最適化におけるエネルギー関数として、多次元平均力場ポテンシャル（ｍｕｌｔｉ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ｍｅａｎ−ｆｏｒｃｅ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌｓ，  論文としては前述Ｏｎｉｚｕｋａ  Ｋ．，  Ｎｏｇｕｃｈｉ  Ｔ．，  Ａｋｉｙａｍａ  Ｙ．，  Ｍａｔｓｕｄａ  Ｈ．，  （２００２）  Ｕｓｉｎｇ  ＤａｔａＣｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓ，  Ｍａｙ／Ｊｕｎｅ  ２００２，  ４８−５４．）の発展させた構造ネットポテンシャル用いることを想定しているので、残基間相対配置から、多次元平均力場ポテンシャルの値を計算する上では、相対距離、相対方向、相対姿勢の六自由度全てについてのデータが与えられている必要があり、その意味においても、相対配置マップを利用することが不可欠である。
４．  欠損穴埋め法（Ｇａｐ  ｃａｕｌｋｉｎｇ）による、最終的な立体構造の完全性の実現
テンプレートタンパク質の立体構造とターゲットタンパク質の残基対応には、一方がもう一方に対応しないといった欠損があるので、これら欠損が、組み立てられた全体構造中にある場合は、その欠損部分を穴埋めする。これは、欠損部分（欠損残基だけでなく、その両側の最低４残基から最高１０残基も欠損部分とみなす）に接する欠損部分の外側にある二つの残基の相対配置と十分類似した相対配置をもつような部分構造を、テンプレートタンパク質の立体構造中の二つの断片の組合せによって生成し、その部分に当てはめることによって行なわれる。これを「欠損穴埋め法」と呼ぶ。
【００５３】
本発明においては、前記の四つの要素発明を組合せ、まず、構造ネットポテンシャルを用いたパッチワークエネルギー最適化法によって、断片組み立て法におけるランダムな断片組合せよりも効率良くエネルギー最適化が行なわれ計算量の大幅削減が行なわれる。次に、残基間相対配置マップを利用することにより、マップ切り繋ぎのみでエネルギー計算をすることができ、さらに、エネルギー計算しなければならない残基対が大幅に減少することで、さらなるエネルギー計算の高速化が可能である。また、欠損穴埋め法により、最終的に得られた立体構造が残基欠損のない完全なものになることが期待できる。さらに構造ネットポテンシャルの利用により、構築された立体構造は、より現実的で実際の構造に近いものになることが期待できる。
【００５４】
【発明の実施の形態】
本発明のタンパク質立体構造構築法は、図２にその構成を示すようにターゲットタンパク質のアミノ酸残基配列Ｓ１を入力し、Ｓ２の立体構造認識部とＳ３のパッチワークエネルギー最適化を行なうエネルギー最適化部と、Ｓ４の欠損穴埋め部の三つの部分よりなる。最終的な結果Ｓ５を出力する。以下に部分ごとの詳細な実施の形態を記述する。
【００５５】
１  立体構造認識部
立体構造認識部は、図３に示すものであり、立体構造を予測しようとするターゲットタンパク質（ｔａｒｇｅｔ  ｐｒｏｔｅｉｎ）のアミノ酸残基配列から、そのアミノ酸残基配列と互換性のあるタンパク質立体構造を、構造既知のタンパク質立体構造データベース中から選択するする部分である。ここで、立体構造データベース中から、最も互換性の高い立体構造を１０種類から１００種類選び出し、ターゲットタンパク質の各残基との対応関係をアライメントとして表現し、パッチワークエネルギー最適化部へデータとして送り出す（図４参照）。選ばれた１０種類から１００種類の立体構造をもつ構造既知のタンパク質をテンプレートタンパク質（ｔｅｍｐｌａｔｅｐｒｏｔｅｉｎ）と呼ぶ。この部分については、特願２０００−３６０６８４号の方法をそのまま利用してもよい。
【００５６】
ここで用いられるタンパク質のアミノ酸残基配列と立体構造との互換性評価法（ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ  ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ）は、従来技術のものをそのまま用いることにする。従来法では、もっとも互換性の高いものを一つから多くて９個選び出し、それらをもとに、全体構造を構築するものであった。また、その全体構造構築においては、試行錯誤を繰り返しつつ研究者がモデリングシステムを用いて行なうのが一般的であった。本発明においては、１０種類から１００種類選ばれた互換性の高い立体構造を、次のパッチワークエネルギー最適化部において、自動的に立体構造構築することができる。
【００５７】
立体構造認識部においては、ターゲットタンパク質のアミノ酸残基配列（Ａ１１）と互換性の高い１０個から１００個のテンプレートタンパク質については、ターゲットタンパク質の各残基がテンプレートタンパク質のどの残基と対応するかというアライメント（ａｌｉｇｎｍｅｎｔ）がＡ１２においてなされている。アライメントにおいては、対応しない残基が存在する（配列アライメント技術の用語では、欠損  （ｇａｐ  あるいは、ｉｎｓｅｒｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｄｅｌｅｔｉｏｎ，  ｉｎｄｅｌ  など）  と呼ぶ）。この欠損部分は、最終的に立体構造が構築された段階では、欠損穴埋め法によって欠損のない状態にされる。
【００５８】
なお、この部分において、次のパッチワークエネルギー最適化部に結果を送る都合上、互換性評価をする段階で、ターゲットタンパク質のアミノ酸残基配列を、構造既知タンパク質上に（アライメントして）あてはめてから、パッチワークエネルギー最適化部で用いるのと同じエネルギー関数で、エネルギー計算し、そのエネルギー値をもって互換性評価指標とすることもできる。この場合、この種のエネルギー関数の一般的な定義からして、エネルギーが小さいほど互換性が高いので、立体構造認識部において、エネルギーの最も小さいものから、小さい順に１０個から１００個選ぶことにする。
【００５９】
この構造認識部においては、最終的に１０個から１００個のテンプレートタンパク質を選ぶことと、その際のターゲットタンパク質の残基とテンプレートタンパク質との残基との対応を明確にするアライメントを求めることを特徴とする点以外においては、従来技術をそのまま利用する。よって、アライメントの精度も利用した従来技術によって左右されるため、従来技術の中でもっとも評価の高い構造認識技術を利用することが望ましい。
【００６０】
図３のＡ１２に示すように、選び出すテンプレートタンパク質は、１０個から１００個である。このテンプレートタンパク質の多寡は、まず１００個選び出した上で選び出されたものを見て判断する（Ａ１３からＡ１４）。まず１００個選んだ段階で、選ばれたテンプレートタンパク質が構造分類上同じクラスに属するものばかりであった場合は、上位１０個のみで十分であるが、さまざまな構造分類上のクラスに属する場合は、以降のパッチワークエネルギー最適化部において十分な構造の多様性を持たせるためにも、多数の構造を選んでおくほうが良い。
【００６１】
図３においては、具体的なテンプレートタンパク質の選び方として、定評のある構造分類データベースであるＳＣＯＰ（ｈｔｔｐ：／／ｓｃｏｐ．ｍｒｃ−ｌｍｂ．ｃａｍ．ａｃ．ｕｋ／ｓｃｏｐ／）を利用してテンプレートタンパク質を決定する方法を記述する。まず、互換性の高い上位１００個のテンプレートタンパク質を、Ａ１３においてＳＣＯＰの分類に基づいて分類し、いくつのＳＣＯＰのクラス（ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  ｃｌａｓｓ）が存在するか確かめる。Ａ１４でＮ個のクラスが存在した場合、それぞれのクラスごとに互換性が上位１０個にはいるものを選びだす。いくつかのクラスのものは、上位１００個の中に１０個選ばれていないものがあるので、この場合選ばれる数は、１０ｘ  Ｎ  個よりは少ない数のテンプレートタンパク質が選ばれる。
【００６２】
なお、パッチワークエネルギー最適化法よる最適化計算における目安として残基数３００程度の標準的な大きさのタンパク質のエネルギー最適化をする場合、テンプレートタンパク質の個数が３０程度の場合、約１ＧＢのメモリー空間を使用し、１ＧＨｚ  程度の高速ＣＰＵで１０時間程度の計算時間がかかる。専用計算機などが使用できない環境においては、テンプレートタンパク質の数は、３０程度が限界であろうと考えられる。ちなみに、使用するメモリーの量は、タンパク質の残基数の二乗に比例し、またテンプレートタンパク質の数に比例する。
【００６３】
２  パッチワークエネルギー最適化部
パッチワークエネルギー最適化部では、まず、構造認識部で選ばれた１０個から１００個のテンプレートタンパク質それぞれについてアライメント結果（図４参照）から、残基間相対配置マップを作成する。以降の説明において、配列上の残基の位置（ｉ番目などとかかれたもの）は、すべて、ターゲットタンパク質のアミノ酸残基を基準にしているので、例えばｉ番目の残基といった場合は、ターゲットタンパク質のＮ末端側からｉ番目の残基である。従って、ｉ番目の残基とｊ番目の残基のテンプレートタンパク質Ａにおける相対配置  ＲＡｉｊ  という場合は、ターゲットタンパク質のｉ番目、ｊ番目の二つの残基が、テンプレートタンパク質Ａとターゲットタンパク質とのアライメントによって対応している残基のテンプレートタンパク質Ａにおける相対配置である。
【００６４】
この相対配置は、図５に示すように、アミノ酸残基対  ａ，ｂ  については、残基ａ固有の局所座標における残基ｂの極座標（ｒ，θｐ，φｐ）とｂのａに対する相対姿勢（θｅ，φｅ，ψｅ）として、計算される。ａに固有の局所座標として、ａ  の、Ｃα原子（側鎖の生えている主鎖上の炭素原子）を原点とし、Ｎ原子（アミノ酸残基中で、アミノ基であった中心の窒素原子）がＸ−Ｚ平面に、Ｃβ原子（側鎖うちで、Ｃα原子と結合している炭素原子。グリシン（ｇｌｙｓｉｎｅ）の場合は、この部分が水素原子であるので、同様の定義になるように、Ｃ原子を用いて計算する）がＺ軸上にあるものを定義する。次に、相対姿勢は、残基ａのＣα，Ｎ，Ｃβ］の三原子を頂点とする三角形が、残基ｂの同様の三角形と同じ姿勢をとるようにするための三次元回転（３−Ｄ  ｒｏｔａｔｉｏｎ）を計算し、その三次元回転におけるオイラー角（Ｅｕｌｅｒ’ｓ  Ａｎｇｌｅｓ，  θｅ，φｅ，ψｅ）を計算する。
【００６５】
ターゲットタンパク質のアミノ酸残基配列に対して、構造認識部では、配列構造互換性の高いものの中から１０個から１００個のテンプレートタンパク質を選び、同時に、選ばれたターゲットタンパク質の各残基がテンプレートタンパク質のどの残基と対応するかを示すアライメントが、パッチワークエネルギー最適化部へ供給される（図４）。従って、ターゲットタンパク質の、例えば  ｉ番目とｊ番目の残基の相対配置Ｒｉｊは、Ｎ個のテンプレートタンパク質（Ａ，Ｂ，Ｃ，．．．）それぞれで与えられるＮ個の候補  ＲＡｉｊ，ＲＢｉｊ，ＲＣｉｊ，．．．  があることになる。ただし、アライメントに欠損があり、その欠損が当該残基であった場合は、相対配置は計算不可能とされるので、全てのペアについてＮ個の相対配置が与えられるとは限らない。一つのターゲットタンパク質に対して、複数の相対配置マップが存在することを模式的に示したのが、図６である。
【００６６】
パッチワークエネルギー最適化部においては、まず、構造認識部より提供されたテンプレートタンパク質各々について、その立体構造と、ターゲットタンパク質のアミノ酸残基配列とのアライメントに基づいて、残基間相対配置マップを作る。それぞれのマップにおいては、ターゲットタンパク質の残基それぞれからなる対について相対配置が記述されているようにする。
【００６７】
次に、戦略性をもって、テンプレートタンパク質を切り繋いで、エネルギー計算を行なう。ここでは、テンプレートタンパク質ＡのＮ末端側最初の残基、すなわち１番目の残基からｍ番目の残基までの構造断片と、テンプレートタンパク質Ｂのｍ番目から最後の残基であるｌ番目までを結合した場合のエネルギー計算法を実施例として図７にそって解説する。
【００６８】
１．  各テンプレートでのエネルギー計算
まず、図８にあるように、各テンプレートタンパク質について、残基間相対配置マップを作成する段階で、ターゲットタンパク質における各残基の残基種と各残基からなる対の相対配置が決まるので、構造ネットポテンシャルの定義に基づき各残基対の間相対配置に対する残基間エネルギー値が計算され（Ａ２２からＡ２８）、相対配置マップのそれぞれの残基対の部分に書き込まれる。
【００６９】
２．  切り繋ぎした構造に関するエネルギー計算
次に、テンプレートタンパク質Ａの１番目からｍ番目の残基からなる構造断片と、テンプレートタンパク質Ｂのｍ番目からｌ番目の残基からなる構造断片を繋いだ場合、この繋いでできた新しい立体構造に含まれる残基の全ての対の相対配置が計算可能である。
【００７０】
（ａ）対を構成する残基の双方が、同じテンプレートタンパク質からの断片に属する場合
まず、対を構成するｉ番目とｊ番目の残基の双方が１番目から、ｍ番目に属している場合は、双方がテンプレートタンパク質Ａからの断片に存在しているので、際計算の必要はなく、相対配置  Ｒｉｊ  エネルギー値ともに、もとのものを複製するだけでよい。同じく、ｉ番目とｊ番目双方がｍ番目から、ｌ番目までのどれかである場合も、残基双方がテンプレートタンパク質Ｂからの断片に存在しているので、相対配置、構造ネットポテンシャルに基づくエネルギー値ともに、もとのものを複製するだけでよい。
【００７１】
（ｂ）  対を構成する残基が、二つのテンプレートからの断片に跨る場合対を構成するｉ番目の残基が、１番目からｍ−１番目のどれかであり、ｊ番目の残基がｍ＋１番目からｌ番目のどれかである場合は、ｉ番目の残基はテンプレートタンパク質Ａからの断片に存在し、ｊは、テンプレートタンパク質Ｂからの断片に存在することになるので、新たに相対配置Ｒｉｊを計算し、構造ネットポテンシャルの定義に基づくエネルギー値も計算する必要がある。しかし、テンプレートタンパク質Ａ，Ｂの双方からの断片で共通のｍ番目の残基があるので、ｉ番目とｊ番目の相対配置は、ｉ番目とｍ番目との相対配置Ｒｉｍと、ｍ番目とｊ番目との相対配置Ｒｍｊから厳密に計算可能である。よって、こ
の相対配置から、エネルギー値も計算できる。
【００７２】
一般に配列上遠く離れた残基対は、空間的にも遠距離になることが多く、エネルギー的に相互作用をしていない場合が多い。構造ネットポテンシャルの定義に基づくエネルギーについて、一定の距離（例えば１０Å）以上離れた対では０になる、というようなカットオフ（ｃｕｔ−ｏｆｆ）がなされる場合が多いので、切り繋いだ場合双方の断片に跨る対の間で意味のあるエネルギー値をもつ対は、切り繋ぎで双方に含まれるｍ番目残基近傍のものに限られる。よって、構造ネットポテンシャルの定義に基づくエネルギー値の計算においては、全ての対について全部やり直す場合に比べて、あらかじめ計算されているものを使う場合は圧倒的に少ない計算量でで計算可能である。
【００７３】
こうして、テンプレートタンパク質複数を戦略的に切り繋ぎをして、構造ネットポテンシャルの定義に基づく全体エネルギー値の最適化を行ない、最小エネルギーをもつと期待される立体構造が得られる。
【００７４】
切り繋ぎの戦略としては、いくつかのアルゴリズムが考えられる。以下に可能な方法について実施例として記述する。
１．  遺伝アルゴリズム（ｇｅｎｅｔｉｃ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）の一種
図９に示すように、Ａ３１においてテンプレートタンパク質Ｎ個からランダムに２本選び（これを、テンプレートタンパク質ＡとＢとする）、Ａ３２においてランダムに選ばれた切り繋ぎ点となるｍ番目の残基の場所で切り繋いで、Ａ３３においてＡＢｎｅｗと、Ａ３４においてＢＡｎｅｗの立体構造を作る。こうしてそれまでのテンプレートタンパク質Ｎ個と、切り繋ぎでできた新規構造ＡＢｎｅｗ，ＢＡｎｅｗの併せてＮ＋２個のうち、Ａ３５においてもっとも悪いエネルギー値を持つものと次に悪いエネルギー値をもつものを捨て去り、去られなかった新規構造については、これを新しいテンプレートタンパク質として扱うようにする。これを、Ａ３６にある条件を満たすように何度も繰り返すと、次第にＮ個のテンプレートは、良いエネルギーをもつ方向にいき、一定回数（数万回から数十万回）繰り返した後でエネルギー値の改善がなくなった段階で、最もよい構造を取り出す。
【００７５】
遺伝アルゴリズムにおいて定義される突然変移に相当するものとしては、切り繋ぎをせずに、配列上隣接するｍ番目とｍ＋１番目の残基の相対位置を若干変更する、といったものが考えられる。しかし、これがエネルギー最適化に貢献する変形になるとは考えられない。
２．  動的計画法（ｄｙｎａｍｉｃ  ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）の変形
図１０にそのアルゴリズムの模式図を示し、図１１にそのアルゴリズムの詳細を示す。
【００７６】
（ａ）  まず、図１１のＡ４１において切り繋ぎをどの部分で行なうかを決めておく。たとえば、切り繋ぎの対象にならない残基を複数決定する。この残基のｉ番目をＫｉとする。Ｎ末端の残基を、Ｋ０とし、Ｃ末端の残基をＫｌとする。
【００７７】
最初の切り繋ぎは、Ｋ０とＫ１の間の残基のどれかで行なわれることになる。
【００７８】
このＫｉの決定方法としては、単純にＭ残基おきに選ぶなどの方法も考えられるほか、切り繋ぎは、二次構造のない場所で行なうことにして、二次構造予測法を利用し、各二次構造の中心となる残基を選ぶ方法や、逆に二次構造の中で切り繋ぎをすることにして、二次構造予測結果から、螺旋やシート構造でないと判断される残基から選ぶ方法がある。今回実験として実施した方法は、各残基のエネルギー値を各テンプレートでのエネルギー値の平均値で求め、エネルギー値が局所的に最低となっているものを、Ｋｉとして選んだ。
【００７９】
（ｂ）  テンプレートタンパク質は、Ｎ個存在するので、まず、Ａ４２にあるようにテンプレートタンパク質Ｔｉについては、Ａ４３にあるようにＴｎを含む全てのテンプレートタンパク質と、Ａ４５にあるようにＫ０から、Ｋ１の間にあるｍ番目の残基で切り繋する。即ち、テンプレートタンパク質Ｔｘの１番目からｍ番目の残基からなる断片と、テンプレートタンパク質Ｔｎのｍ番目から最後の残基（ｌ番目とする）までの残基からなる断片を繋いでできる立体構造のエネルギー値を求める（Ａ４６）。テンプレートタンパク質全てについて（Ｔ１からＴＮまで）と、Ｋ０＜ｍ＜Ｋ１なる全てのｍについて、この操作を行ない、Ａ４９において、これらの中でもっとも良いエネルギー値をもつ構造についてのＴｘとｍを記録する。この結果、全てのテンプレートについて、Ｋ０からＫ１の間にある残基のどれかで切りつながれ、それまでよりもエネルギー値が同じか良い新しいテンプレートタンパク質の立体構造ができる（Ａ４１０）。
【００８０】
（ｃ）  上記のステップを、テンプレートタンパク質Ｔｎ全てについて行ない、Ｋ０からＫ１までの構造断片については、全て新しく作られたテンプレートタンパク質にする。
【００８１】
（ｄ）  これを、Ｋ１からＫ２についても行ない、さらに、Ｋｉから、Ｋｉ＋１についても行ない、最後に、Ｋｌ−１から、Ｋｌまで行なう。
【００８２】
（ｅ）  こうして生成されたＫ０から、Ｋｌ（Ｃ末端の残基）まで全て切り繋ぎされたＮ個の新規のテンプレート中から、最適なエネルギー値をもつ新規テンプレート構造を選ぶ（Ａ４１２）。
【００８３】
この方法では、例えば１００残基からなるターゲットタンパク質について１００個のテンプレートタンパク質があり、Ｋｉが、１０残基ごとに選ばれているとすると、切り繋ぎの行なわれる領域は１０箇所で、それぞれで切り繋ぎの残基を選ぶ場合の数は９箇所（Ｋｉの場所では切り繋ぎしないので）、１００個のテンプレートが、自分を含めて１００個の新規テンプレートと切り繋ぎするので、９  ｘ  １００ｘ１００  ｘ１０    で、全部で、９０万種類の立体構造を試すことになる。
【００８４】
実験の結果、実用的な計算時間である３００残基のターゲットタンパク質に対して、３０個のテンプレートを選びだし、およそ１０残基ごとにＫｉを選ぶ場合は、９ｘ  ３０  ｘ３０  ｘ３０    で、２４万以上の構造のエネルギー計算を行なっていることになるが、この段階でかなり強力な最適化が行なわれ、どのテンプレートタンパク質のエネルギー値よりも良いエネルギー値をもつ構造が得られた。
【００８５】
実施する上で、切り繋ぎをして、相対配置を新たに計算する場合、相対配置としてふさわしくない残基対が現れることも多い。例えば、残基間距離が非常に小さいなどという場合である。このような場合、エネルギー値は正しく計算できないし、また、構造として意味のないものであるので、残基間距離（ｒ）が一定値以下、例えば４Å  以下である場合には、その切り繋ぎは失敗として、エネルギー計算をしないようにすることで、計算時間は大幅に短縮される。
【００８６】
また、切り繋ぎの残基として選ばれたｍ番目の残基が、テンプレートタンパク質とターゲットタンパク質の残基対応において欠損であった場合は、無効であるから、この場合は計算を一切せずに次のｍに移る。
【００８７】
３  欠損穴埋め部
欠損穴埋め部は、パッチワークエネルギー最適化部と共通する技術が多いので、実際の計算機プログラムでは一体である。ここでは、パッチワークエネルギー最適化部が持つターゲットタンパク質のアミノ酸残基配列と各テンプレートタンパク質とのアライメントの結果を用いる。手順は図１２に示すように、以下のとおりである。
【００８８】
１．  欠損部分の検出
パッチワークエネルギー最適化部で生成された最適化された立体構造は、各テンプレートタンパク質の構造の断片を連結して生成されたものである。そこで、それぞれの断片がどのテンプレートタンパク質に由来したものであるかを調べ、その部分のアライメントを検査することで、欠損の有無が判明する。
【００８９】
アルゴリズム上は、欠損は相対配置マップ上に記録されている。例えば、ターゲットタンパク質側のｉ番目の残基と対応する残基がテンプレートタンパク質側に存在しない場合、立体構造は、ターゲットタンパク質のｉ−１とｉ＋１番目の残基がテンプレートタンパク質側で隣接することになる。この場合、ｉ−１番目とｉ＋１番目の残基の相対配置は、間に１残基存在していないので、本来許されないものになっている。このような場合は、この相対配置は「無効」とされ、相対配置マップ上に無効を表すフラグが立てられる。逆の場合、即ちテンプレートタンパク質側のある残基に対応するものが、ターゲットタンパク質側で欠損している場合も同様である。パッチワークエネルギー最適化部においては、構造断片の連結時に、相対配置マップの断片部分については無条件で複製されるので、相対配置が無効であることを表すフラグも一緒に複製されている。よって、欠損部分の検出は、この無効な相対配置を表すフラグの有無だけを検出すればよい。Ａ５１において行なわれる処理である。
【００９０】
２．  欠損部分近傍の削除
Ａ５２において欠損部分があれば、その近傍の残基の相対配置も異常であるから、この部分も削除する必要がある。本発明においては、たとえば、ｉ番目から、ｊ番目までの残基が欠損であった場合、ｉ−４番目からｊ＋４番目の残基までが欠損に関わる異常な領域として削除される。
【００９１】
３．  欠損両端残基の特定
Ａ５３において、欠損部分近傍を削除した段階で、ｉ−５番目とｊ＋５番目の残基は、削除されることなく残る。この部分の相対配置は有効なものとみなされる。この二つの残基を欠損両端残基と呼ぶことにする。この二つの残基の相対配置は、有効なものとして考えることになる。ここでは、欠損両端残基のＮ末端側がｋ番目の残基でＣ末端側がｌ番目の残基であるとする。
【００９２】
４．  穴埋め
穴埋めは、欠損両端残基の相対配置を実現する部分構造をテンプレートタンパク質の当該部分の二つ以上の断片の組合せと、若干の変形操作で作り出し、欠損部分をその新しい断片で置き換えるものである。以下の手順で行なう。ここでは、当該部分を、二つの断片の組合せで作り出す方法を述べる。
【００９３】
（ａ）  Ａ５４からＡ５６のループによって、Ａ５７において、代替断片を構成する二つの断片探索ｋ＜ｍ＜ｌ  であるようなｍ番目の残基に対して、テンプレートタンパク質ＴＡのｋ番目からｍ番目の残基の相対配置  ＲＴＡｋｍと、テンプレートタンパク質ＴＢのｍ番目とら、ｌ番目の残基の相対配置  ＲＢｍｌを掛け合わせたものが、前記欠損両端残基ｋ番目とｌ番目の相対配置  Ｒｋｍ  と非常に近い（数１５）であるものを探索する。
【００９４】
【数１５】
2004217522.tif 000017
【００９５】
探索は、全てのｍについて、また全てのテンプレートタンパク質の組合せについて行なう（Ａ５４からＡ５６で始まる三重ループ）。非常に近いとは、相対配置における距離の誤差が１０％以下で、角度の誤差がπ／８以下のものをいう。ただし、距離の誤差、角度の誤差ともに、必要に応じて変更することがあり得る。
【００９６】
（ｂ）    代替断片の変形
Ａ５８において、代替断片を構成する断片二つをテンプレートタンパク質から切りだして、その二つを連結して作った代替断片の両端のｋ番目とｌ番目の残基の相対配置  Ｒｎｅｗｋｌ  は、欠損両端残基の相対配置  Ｒｋｌ  と（前記の誤差の範囲で）非常に近いが、（数１６）で示すように同じではない。そこで、この二つの断片を組み
【００９７】
【数１６】
2004217522.tif 000018
【００９８】
合わせた代替断片の中の各残基の位置を多少変形させて、相対配置がもとの欠損両端残基の相対配置と完全に一致するようにする。
【００９９】
ｉ．  まず、ｋ番目の残基を基準として、ｌ番目の残基の位置を、欠損両端残基の相対配置そのものにする。
【０１００】
ｉｉ．  次に、途中の残基については、たとえば、ｍ番目については、もともとの、ｋ番目と、ｍ番目の相対配置  Ｒｋｍから得られる位置と、新しく修正されたｌ番目の位置から見ての、もとのｍ番目とｌ番目の相対配置  Ｒｍｌ  から得られる位置（これは、（数１７）であり、ここでＲｌｍは、相対配置をアフィン変換として考えると、逆変換（数１８）で計算できる）。にずれがあるので、このずれを、配列上の残基位置  ｋ，ｍ，ｌ  で比例配分して、（数１９）で与えられる中間的な位置になるようにする。
【０１０１】
【数１７】
2004217522.tif 000019
【０１０２】
【数１８】
2004217522.tif 000020
【０１０３】
【数１９】
2004217522.tif 000021
【０１０４】
（ｃ）    代替断片のエネルギー計算
Ａ５８において、代替断片部分の各残基と立体構造全体との相互作用のエネルギー値を計算する。
【０１０５】
（ｄ）  最適エネルギー値をもつ断片による欠損穴埋め
Ａ５１２において、欠損を実現する断片探索で発見される組合せは多数存在する場合がある。その場合は、前記エネルギー計算をした結果で最もエネルギー値の良いものを選ぶ。
【０１０６】
なお、ここで説明した欠損穴埋め法では、代替断片の構成要素となる二つの断片が発見できない場合があり、その場合は穴埋めは失敗する。
【０１０７】
【発明の効果】
本発明により、従来の片組み立て法よりも数段効率のよい方法で、最終的な折り畳み構造を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】相対配置マップが計算機メモリー上におかれている際の模式図
【図２】本発明のタンパク質立体構造構築法の構成図
【図３】立体構造認識部のアルゴリズム説明図
【図４】パッチワークエネルギー最適化部に供給される情報を示す図
【図５】残基対の相対は位置を示す図
【図６】ターゲットタンパク質に対するテンプレートタンパク質複数の相対位置マップを示す図
【図７】２つのテンプレートタンパク質の切り繋ぎにおける断片にまたがる残基間の相対位置の求め方を示す図
【図８】相対位置マップ計算のアルゴリズムを示す図
【図９】遺伝アルゴリズムの一種に関するアルゴリズムの詳細を示す図
【図１０】動的計画法の変形アルゴリズムにおける切り繋ぎの方法の模式図
【図１１】動的計画法の変形アルゴリズムを示す図
【図１２】欠損穴埋めのアルゴリズムを示す図
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【手続補正書】
【提出日】平成16年5月17日(2004.5.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０７】
【発明の効果】
本発明により、従来の片組み立て法よりも数段効率のよい方法で、最終的な折り畳み構造を生成することができる。
(配列表)
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