(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
タンパク質の相互作用部位の予測を行う相互作用部位予測装置であって、
複数のタンパク質−タンパク質複合体立体構造データに対して、タンパク座標表面のｘｙｚ座標に１Å刻みで格子点をおき、そのそれぞれの格子点から炭素の所定の半径とタンパク質の原子半径の和から所定の範囲に表面の原子が存在する場合に当該格子点の座標である、表面グリッドを発生させる表面グリッド点発生手段と、
上記表面グリッド発生手段にて発生させた各表面グリッドついて、他のチェーンの表面原子半径に重なっているか否か判定し、接触部位グリッドを選択する接触部位グリッド選択手段と、
アミノ酸残基のパターン毎に、上記所定の範囲に存在する上記表面の原子が当該アミノ酸残基に属する場合に上記表面グリッドとしてカウントされた個数と、当該表面グリッドが上記接触部位グリッド選択手段にて上記接触グリッドとしてカウントされた個数とを対応付けて格納した接触部位グリッドデータベースを作成する接触部位グリッドデータベース作成手段と、
相互作用部位予測の対象となる対象タンパク質構造データに対して、上記表面グリッドを発生させる対象タンパク質表面グリッド発生手段と、
上記対象タンパク質表面グリッド発生手段にて発生させた上記対象タンパク質の各表面グリッドについて、上記接触部位グリッドデータベースから当該表面グリッドに対応する上記アミノ酸残基のパターンに適合する上記アミノ酸残基のパターンを検索し、検索した上記アミノ酸残基のパターンに対応付けられた上記表面グリッドの個数および上記接触部位グリッドの個数から非接触部位に対する接触部位の割合を示す接触判定スコアを求め、当該接触判定スコアが高い上記表面グリッドが集まっている部分を上記対象タンパク質の相互作用部位と予測する相互作用部位予測手段と、
を備えたことを特徴とする相互作用部位予測装置。
【請求項２】
請求項１に記載の相互作用部位予測装置において、
上記相互作用部位予測手段は、以下の数式１を用いて、上記接触判定スコアを求め、当該接触判定スコアが高い上記表面グリッドが集まっている部分を上記対象タンパク質の相互作用部位と予測すること、
【数１】
0004751822.tif 000047
（数式１において、ｉは、上記対象タンパク質の注目する上記表面グリッドの上記アミノ残基のパターンである。Ｃiは、パターンｉに対する上記接触部位グリッドデータベース内での上記表面グリッドの個数であり、Ｃｏｎiはパターンｉに対する上記接触部位グリッドデータベース内での上記接触部位グリッドの個数であり、その差である（Ｃi−Ｃｏｎi）の数値は、上記非接触部位でのカウント数である。）
を特徴とする相互作用部位予測装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の相互作用部位予測装置において、
上記相互作用部位予測手段にて予測された上記相互作用部位に対応する上記表面グリッドに対して、複数の上記対象タンパク質が互いの上記接触部位にくるようなドッキング状態を探索するドッキング状態探索手段、
をさらに備え、
上記ドッキング状態探索手段は、
複数のタンパク質−タンパク質複合体立体構造データ対して、各タンパク質−タンパク質複合体の異なるチェーン間で接触しているアミノ酸残基対について、相対配置座標データを求め、接触相対配置座標データベースを作成する接触相対配置座標データベース作成手段と、
上記接触相対配置座標データベース作成手段にて作成された上記接触相対配置座標データベースに登録された各相対配置座標データの任意の原子間の距離分布を求め、距離分布データベースを作成する距離分布データベース作成手段と、
上記距離分布データベース作成手段にて作成された上記距離分布データベースを用いて、以下の数式２に基づいて、ドッキング状態判定スコアを求めることにより、上記ドッキング状態判定スコアのよい上記ドッキング状態を探索するドッキングスコア判定手段と、
をさらに備えたことを特徴とする相互作用部位予測装置。
【数２】
0004751822.tif 000048
（数式２において、
【数３】
0004751822.tif 000049
【数４】
0004751822.tif 000050
【数５】
0004751822.tif 000051
である。）
【請求項４】
請求項３に記載の相互作用部位予測装置において、
上記ドッキング状態探索手段は、
上記複数の上記対象タンパク質の上記ｘｙｚ座標から乱数表を用いて角度または距離の相対位置を変化させることにより、最適化された上記ドッキング状態を探索する相対位置変化手段、
をさらに備えたことを特徴とする相互作用部位予測装置。
【請求項５】
タンパク質の相互作用部位の予測を行う、相互作用部位予測装置の制御部において実行される相互作用部位予測方法であって、
複数のタンパク質−タンパク質複合体立体構造データに対して、タンパク座標表面のｘｙｚ座標に１Å刻みで格子点をおき、そのそれぞれの格子点から炭素の所定の半径とタンパク質の原子半径の和から所定の範囲に表面の原子が存在する場合に当該格子点の座標である、表面グリッドを発生させる表面グリッド点発生ステップと、
上記表面グリッド発生ステップにて発生させた各表面グリッドついて、他のチェーンの表面原子半径に重なっているか否か判定し、接触部位グリッドを選択する接触部位グリッド選択ステップと、
アミノ酸残基のパターン毎に、上記所定の範囲に存在する上記表面の原子が当該アミノ酸残基に属する場合に上記表面グリッドとしてカウントされた個数と、当該表面グリッドが上記接触部位グリッド選択ステップにて上記接触グリッドとしてカウントされた個数とを対応付けて格納した接触部位グリッドデータベースを作成する接触部位グリッドデータベース作成ステップと、
相互作用部位予測の対象となる対象タンパク質構造データに対して、上記表面グリッドを発生させる対象タンパク質表面グリッド発生ステップと、
上記対象タンパク質表面グリッド発生ステップにて発生させた上記対象タンパク質の各表面グリッドについて、上記接触部位グリッドデータベースから当該表面グリッドに対応する上記アミノ酸残基のパターンに適合する上記アミノ酸残基のパターンを検索し、検索した上記アミノ酸残基のパターンに対応付けられた上記表面グリッドの個数および上記接触部位グリッドの個数から非接触部位に対する接触部位の割合を示す接触判定スコアを求め、当該接触判定スコアが高い上記表面グリッドが集まっている部分を上記対象タンパク質の相互作用部位と予測する相互作用部位予測ステップと、
を含むことを特徴とする相互作用部位予測方法。
【請求項６】
請求項５に記載の相互作用部位予測方法において、
上記相互作用部位予測ステップは、以下の数式１を用いて、上記接触判定スコアを求め、当該接触判定スコアが高い上記表面グリッドが集まっている部分を上記対象タンパク質の相互作用部位と予測すること、
【数６】
0004751822.tif 000052
（数式１において、ｉは、上記対象タンパク質の注目する上記表面グリッドの上記アミノ残基のパターンである。Ｃiは、パターンｉに対する上記接触部位グリッドデータベース内での上記表面グリッドの個数であり、Ｃｏｎiはパターンｉに対する上記接触部位グリッドデータベース内での上記接触部位グリッドの個数であり、その差である（Ｃi−Ｃｏｎi）の数値は、上記非接触部位でのカウント数である。）
を特徴とする相互作用部位予測方法。
【請求項７】
請求項５または請求項６に記載の相互作用部位予測方法において、
上記相互作用部位予測ステップにて予測された上記相互作用部位に対応する上記表面グリッドに対して、複数の上記対象タンパク質が互いの上記接触部位にくるようなドッキング状態を探索するドッキング状態探索ステップ、
をさらに含み、
上記ドッキング状態探索ステップは、
複数のタンパク質−タンパク質複合体立体構造データ対して、各タンパク質−タンパク質複合体の異なるチェーン間で接触しているアミノ酸残基対について、相対配置座標データを求め、接触相対配置座標データベースを作成する接触相対配置座標データベース作成ステップと、
上記接触相対配置座標データベース作成ステップにて作成された上記接触相対配置座標データベースに登録された各相対配置座標データの任意の原子間の距離分布を求め、距離分布データベースを作成する距離分布データベース作成ステップと、
上記距離分布データベース作成ステップにて作成された上記距離分布データベースを用いて、以下の数式２に基づいて、ドッキング状態判定スコアを求めることにより、上記ドッキング状態判定スコアのよい上記ドッキング状態を探索するドッキングスコア判定ステップと、
をさらに含むことを特徴とする相互作用部位予測方法。
【数７】
0004751822.tif 000053
（数式２において、
【数８】
0004751822.tif 000054
【数９】
0004751822.tif 000055
【数１０】
0004751822.tif 000056
である。）
【請求項８】
請求項７に記載の相互作用部位予測方法において、
上記ドッキング状態探索ステップは、
上記複数の上記対象タンパク質の上記ｘｙｚ座標から乱数表を用いて角度または距離の相対位置を変化させることにより、最適化された上記ドッキング状態を探索する相対位置変化ステップ、
をさらに含むことを特徴とする相互作用部位予測方法。
【請求項９】
タンパク質の相互作用部位の予測を行う相互作用部位予測方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
複数のタンパク質−タンパク質複合体立体構造データに対して、タンパク座標表面のｘｙｚ座標に１Å刻みで格子点をおき、そのそれぞれの格子点から炭素の所定の半径とタンパク質の原子半径の和から所定の範囲に表面の原子が存在する場合に当該格子点の座標である、表面グリッドを発生させる表面グリッド点発生ステップと、
上記表面グリッド発生ステップにて発生させた各表面グリッドついて、他のチェーンの表面原子半径に重なっているか否か判定し、接触部位グリッドを選択する接触部位グリッド選択ステップと、
アミノ酸残基のパターン毎に、上記所定の範囲に存在する上記表面の原子が当該アミノ酸残基に属する場合に上記表面グリッドとしてカウントされた個数と、当該表面グリッドが上記接触部位グリッド選択ステップにて上記接触グリッドとしてカウントされた個数とを対応付けて格納した接触部位グリッドデータベースを作成する接触部位グリッドデータベース作成ステップと、
相互作用部位予測の対象となる対象タンパク質構造データに対して、上記表面グリッドを発生させる対象タンパク質表面グリッド発生ステップと、
上記対象タンパク質表面グリッド発生ステップにて発生させた上記対象タンパク質の各表面グリッドについて、上記接触部位グリッドデータベースから当該表面グリッドに対応する上記アミノ酸残基のパターンに適合する上記アミノ酸残基のパターンを検索し、検索した上記アミノ酸残基のパターンに対応付けられた上記表面グリッドの個数および上記接触部位グリッドの個数から非接触部位に対する接触部位の割合を示す接触判定スコアを求め、当該接触判定スコアが高い上記表面グリッドが集まっている部分を上記対象タンパク質の相互作用部位と予測する相互作用部位予測ステップと、
を含む相互作用部位予測方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムにおいて、
上記相互作用部位予測ステップは、以下の数式１を用いて、上記接触判定スコアを求め、当該接触判定スコアが高い上記表面グリッドが集まっている部分を上記対象タンパク質の相互作用部位と予測すること、
【数１１】
0004751822.tif 000057
（数式１において、ｉは、上記対象タンパク質の注目する上記表面グリッドの上記アミノ残基のパターンである。Ｃiは、パターンｉに対する上記接触部位グリッドデータベース内での上記表面グリッドの個数であり、Ｃｏｎiはパターンｉに対する上記接触部位グリッドデータベース内での上記接触部位グリッドの個数であり、その差である（Ｃi−Ｃｏｎi）の数値は、上記非接触部位でのカウント数である。）
を特徴とするプログラム。
【請求項１１】
請求項９または請求項１０に記載のプログラムにおいて、
上記相互作用部位予測ステップにて予測された上記相互作用部位に対応する上記表面グリッドに対して、複数の上記対象タンパク質が互いの上記接触部位にくるようなドッキング状態を探索するドッキング状態探索ステップ、
をさらに含み、
上記ドッキング状態探索ステップは、
複数のタンパク質−タンパク質複合体立体構造データ対して、各タンパク質−タンパク質複合体の異なるチェーン間で接触しているアミノ酸残基対について、相対配置座標データを求め、接触相対配置座標データベースを作成する接触相対配置座標データベース作成ステップと、
上記接触相対配置座標データベース作成ステップにて作成された上記接触相対配置座標データベースに登録された各相対配置座標データの任意の原子間の距離分布を求め、距離分布データベースを作成する距離分布データベース作成ステップと、
上記距離分布データベース作成ステップにて作成された上記距離分布データベースを用いて、以下の数式２に基づいて、ドッキング状態判定スコアを求めることにより、上記ドッキング状態判定スコアのよい上記ドッキング状態を探索するドッキングスコア判定ステップと、
をさらに含むことを特徴とするプログラム。
【数１２】
0004751822.tif 000058
（数式２において、
【数１３】
0004751822.tif 000059
【数１４】
0004751822.tif 000060
【数１５】
0004751822.tif 000061
である。）
を特徴とするプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムにおいて、
上記ドッキング状態探索ステップは、
上記複数の上記対象タンパク質の上記ｘｙｚ座標から乱数表を用いて角度または距離の相対位置を変化させることにより、最適化された上記ドッキング状態を探索する相対位置変化ステップ、
をさらに含むことを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
請求項９から１２のいずれか１つに記載のプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、相互作用部位予測装置、相互作用部位予測方法、プログラム、および記録媒体に関し、特に、タンパク質の相互作用部位を予測する相互作用部位予測装置、相互作用部位予測方法、プログラム、および記録媒体に関するものである。本発明により提供されるタンパク質−タンパク質複合体の結合状態の解析結果は、医農薬品の設計や、タンパク質機能解析において有用である。
【背景技術】
【０００２】
（１）タンパク質−タンパク質ドッキング構造予測について
タンパク質の機能は、タンパク質の相互作用として捉えることができる。その一つとして、タンパク質−タンパク質ドッキング解析が行われているが、巨大分子同士の計算となるため、計算規模が非常に大きくなり、その本格的利用がまだ行われていないという問題点がある。【０００３】
（２）タンパク質複合体のホモロジーモデリング法について
立体構造が既知のタンパク質に関する情報を利用し、立体構造が未知の目的タンパク質とのアライメントを得て、このアライメント情報に基づいて目的タンパク質の立体構造をコンピュータを用いて作成することが可能であり、この手法は通常、ホモロジーモデリング（ｈｏｍｏｌｏｇｙ  ｍｏｄｅｌｉｎｇ）と呼ばれている。この方法を用いて、複数鎖タンパク質やタンパク質複合体の立体構造を構築する場合、実際には、相対配置が、用いた立体構造が既知のタンパク質と異なるのにもかかわらず、用いた立体構造が既知のタンパク質と同じ相対配置に立体構造を構築してしまうという問題点がある。【０００４】
（３）複数鎖タンパク質のアライメント評価について
ホモロジーモデリングにおいて、重要な情報であるアライメント情報は、立体構造既知のタンパク質立体構造のアミノ酸配列情報に対して、ホモロジー検索を行うことで取得するのが一般的である。このホモロジー検索とアライメントを行うためには、ＦＡＳＴＡ（例えば、非特許文献１参照。）やＰＳＩ−ＢＬＡＳＴ（例えば、非特許文献２参照。）等のコンピューターソフトを使用する事ができる。【０００５】
ホモロジー検索を行うと、一般的に各アライメントについてホモロジーとｅ値を得ることができる。ホモロジーは残基一致度（％）である。ｅ値（Ｅｘｐｅｃｔｅｄ  Ｖａｌｕｅ）は、データベースにおいて全く偶然に同じスコアになる配列の数の期待値、すなわちそのアライメントのスコアがどの程度まれであるのかを示す指標であり、小さければ小さいほど似た配列は他に見つかりにくく、偶然には見つかりにくいことを表わしている。求めたアライメントスコアが偶然出てしまう確率をｐ−ｖａｌｕｅとすると、データベース中でこのスコアの配列が偶然にホモロジー検索により探索される配列数は、ＤＢ−ｓｉｚｅ×ｐ−ｖａｌｕｅ（＝Ｅ−ｖａｌｕｅ）で求められる。ホモロジーモデリングにおいて、アライメントの評価は、このホモロジーとＥ−ｖａｌｕｅで行うのが主流である。【０００６】
タンパク質複合体についてアライメントを作成する場合も同様に、ホモロジーとＥ−ｖａｌｕｅでアライメントの評価を行っており、複合体としての評価を行っているわけではない、という問題点がある。【０００７】
【非特許文献１】Ｐｅａｒｓｏｎ  ＷＲ，  Ｍｅｔｈｏｄｓ  Ｅｎｚｙｍｏｌ，  ２６６，  ２７７−２５８，  １９９６
【非特許文献２】Ｓｃｈａｆｆｅｒ  ＡＡ，  Ｗｏｌｆ  ＹＩ，  Ｐｏｎｔｉｎｇ  ＣＰ，  Ｋｏｏｎｉｎ  ＥＶ，  Ａｒａｖｕｎｄ  Ｌ  ａｎｄ  Ａｌｔｓｃｈｕｌ  ＳＦ，  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍ  ａｔｉｃｓ，  １２  ，  １０００−１０１１，  １９９９
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明者等は、タンパク質−タンパク質ドッキング構造を予測する方法について検討を行った。タンパク質−タンパク質ドッキング構造予測は、巨大分子同士の計算となるため、その計算規模が巨大になる問題点がある。本発明が解決しようとする課題は、上記の状況を鑑みて、医薬品などの開発に特に重要な鍵となる、タンパク質複合体の相互作用を、高速かつ簡便に評価する方法を提供することにある。また、そのための前処理として、タンパク質表面の表現方法と、相互作用部位になりやすい傾向を数値化する方法考案することで、タンパク質の相互作用部位を予測する方法を提供することにもある。【０００９】
また、複数鎖タンパク質の立体構造をホモロジーモデリング法を用いて構築する場合、目的タンパク質の相対配置が用いた立体構造が既知のタンパク質と異なるのにもかかわらず、そのまま、用いた既知のタンパク質と同じ相対配置に立体構造を構築してしまうという問題点がある。本発明が解決しようとする課題は、上記の状況を鑑みて、医薬品などの開発に特に重要な鍵となる、複数鎖を有する任意のタンパク質についてホモロジーモデリングを行った結果を、より精度良く最適化する方法を提供することにある。また、そのための前処理として、ホモロジーモデリング後の立体構造モデル表面の表現方法と、相互作用部位になりやすい傾向を数値化する方法考案することで、立体構造モデルの相互作用部位を予測する方法を提供することにもある。【００１０】
また、アライメントプログラムの類似度の指標となるホモロジーや、ｅ−ｖａｌｕｅは、参照タンパク質のアミノ酸配列と、検索を行ったデータベースに依存した数値であり、複合体としての評価を行っているわけではない。したがって、正しく複合体として評価はしていない問題点が生じる。本発明の課題は上記の状況を鑑みて、タンパク質複合体データベースにより、アライメントからホモロジーモデリングを行うことで作成されるタンパク質複合体の立体構造の形成しやすさの指標も含めた、アライメントの評価を精度良く行う方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明者等は、タンパク質−タンパク質相互作用を解析することを目的とした方法を検討した結果、相互作用部位予測装置、相互作用部位予測方法、プログラム、および記録媒体を開発した。ここで、以下に記した規定値または式は、それぞれ変更可能な値または関数であり、本発明の範囲を制限するものではない。【００１２】
このような目的を達成するために、本発明にかかる相互作用部位予測装置は、タンパク質の相互作用部位の予測を行う相互作用部位予測装置であって、複数のタンパク質−タンパク質複合体立体構造データに対して、タンパク座標表面のｘｙｚ座標に１Å刻みで格子点をおき、そのそれぞれポイントから炭素の所定の半径とタンパク質の原子半径の和から所定の範囲に表面の原子が存在する座標である、表面グリッドを発生させる表面グリッド点発生手段と、上記表面グリッド発生手段にて発生させた各表面グリッドついて、他のチェーンの表面原子半径に重なっているか否か判定し、接触部位グリッドを選択する接触部位グリッド選択手段と、アミノ酸残基のパターン毎に、上記表面グリッドとしてカウントされた個数と、上記接触部位グリッド選択手段にて上記接触グリッドとしてカウントされた個数とを対応付けて格納した接触部位グリッドデータベースを作成する接触部位グリッドデータベース作成手段と、相互作用部位予測の対象となる対象タンパク質構造データに対して、上記表面グリッドを発生させる対象タンパク質表面グリッド発生手段と、上記対象タンパク質表面グリッド発生手段にて発生させた上記対象タンパク質の各表面グリッドについて、上記接触部位グリッドデータベースを参照して接触判定スコアを求め、当該接触判定スコアに基づいて上記対象タンパク質の相互作用部位を予測する相互作用部位予測手段と、を備えたことを特徴とする。【００１３】
また、つぎの発明にかかる相互作用部位予測装置は、上記に記載の相互作用部位予測装置において、上記相互作用部位予測手段は、以下の数式１を用いて、上記接触判定スコアを求め、当該接触判定スコアに基づいて上記対象タンパク質の相互作用部位を予測すること、を特徴とする。
【数１】
0004751822.tif 000002
（数式１において、ｉは、注目する接触アミノ残基パターンである。Ｃiは、パターンｉに対するデータベース内での表面グリッド数であり、Ｃｏｎiは接触部位でのパターンｉのカウント数であり、その差である（Ｃi−Ｃｏｎi）の数値は、非接触部位でのカウント数である。）【００１４】
また、つぎの発明にかかる相互作用部位予測装置は、上記に記載の相互作用部位予測装置において、上記相互作用部位予測手段にて予測された上記相互作用部位に対応する上記表面グリッドに対して、上記対象タンパク質と結合する結合タンパク質の接触部位にくるようなドッキング状態を探索するドッキング状態探索手段、をさらに備えたことを特徴とする。【００１５】
また、つぎの発明にかかる相互作用部位予測装置は、上記に記載の相互作用部位予測装置において、上記ドッキング状態探索手段は、複数のタンパク質−タンパク質複合体立体構造データ対して、各タンパク質−タンパク質複合体の異なるチェーン間で接触しているアミノ酸残基対について、相対配置座標データを求め、接触相対配置座標データベースを作成する接触相対配置座標データベース作成手段と、上記接触相対配置座標データベース作成手段にて作成された上記接触相対配置座標データベースに登録された各相対配置座標データの任意の原子間の距離分布を求め、距離分布データベースを作成する距離分布データベース作成手段と、上記距離分布データベース作成手段にて作成された上記距離分布データベースを用いて、ドッキング状態判定スコアを求めることにより、ドッキング状態を探索するドッキングスコア判定手段と、をさらに備えたことを特徴とする。【００１６】
また、つぎの発明にかかる相互作用部位予測装置は、上記に記載の相互作用部位予測装置において、上記ドッキングスコア判定手段は、以下の数式２に基づいて、上記ドッキング状態判定スコアを求めることにより、ドッキング状態を探索すること、を特徴とする。
【数２】
0004751822.tif 000003
（数式２において、
【数３】
0004751822.tif 000004
【数４】
0004751822.tif 000005
【数５】
0004751822.tif 000006
である。）【００１７】
また、つぎの発明にかかる相互作用部位予測装置は、上記に記載の相互作用部位予測装置において、上記ドッキング状態探索手段は、上記対象タンパク質と上記結合タンパク質の相対位置を変化させることにより、最適化された上記ドッキング状態を探索する相対位置変化手段、をさらに備えたことを特徴とする。【００１８】
また、本発明は相互作用部位予測方法に関するものであり、本発明にかかる相互作用部位予測方法は、タンパク質の相互作用部位の予測を行う相互作用部位予測方法であって、複数のタンパク質−タンパク質複合体立体構造データに対して、タンパク座標表面のｘｙｚ座標に１Å刻みで格子点をおき、そのそれぞれポイントから炭素の所定の半径とタンパク質の原子半径の和から所定の範囲に表面の原子が存在する座標である、表面グリッドを発生させる表面グリッド点発生ステップと、上記表面グリッド発生ステップにて発生させた各表面グリッドついて、他のチェーンの表面原子半径に重なっているか否か判定し、接触部位グリッドを選択する接触部位グリッド選択ステップと、アミノ酸残基のパターン毎に、上記表面グリッドとしてカウントされた個数と、上記接触部位グリッド選択ステップにて上記接触グリッドとしてカウントされた個数とを対応付けて格納した接触部位グリッドデータベースを作成する接触部位グリッドデータベース作成ステップと、相互作用部位予測の対象となる対象タンパク質構造データに対して、上記表面グリッドを発生させる対象タンパク質表面グリッド発生ステップと、上記対象タンパク質表面グリッド発生ステップにて発生させた上記対象タンパク質の各表面グリッドについて、上記接触部位グリッドデータベースを参照して接触判定スコアを求め、当該接触判定スコアに基づいて上記対象タンパク質の相互作用部位を予測する相互作用部位予測ステップと、を含むことを特徴とする。【００１９】
また、つぎの発明にかかる相互作用部位予測方法は、上記に記載の相互作用部位予測方法において、上記相互作用部位予測ステップは、以下の数式１を用いて、上記接触判定スコアを求め、当該接触判定スコアに基づいて上記対象タンパク質の相互作用部位を予測すること、を特徴とする。
【数６】
0004751822.tif 000007
（数式１において、ｉは、注目する接触アミノ残基パターンである。Ｃiは、パターンｉに対するデータベース内での表面グリッド数であり、Ｃｏｎiは接触部位でのパターンｉのカウント数であり、その差である（Ｃi−Ｃｏｎi）の数値は、非接触部位でのカウント数である。）【００２０】
また、つぎの発明にかかる相互作用部位予測方法は、上記に記載の相互作用部位予測方法において、上記相互作用部位予測ステップにて予測された上記相互作用部位に対応する上記表面グリッドに対して、上記対象タンパク質と結合する結合タンパク質の接触部位にくるようなドッキング状態を探索するドッキング状態探索ステップ、をさらに含むことを特徴とする。【００２１】
また、つぎの発明にかかる相互作用部位予測方法は、上記に記載の相互作用部位予測方法において、上記ドッキング状態探索ステップは、複数のタンパク質−タンパク質複合体立体構造データ対して、各タンパク質−タンパク質複合体の異なるチェーン間で接触しているアミノ酸残基対について、相対配置座標データを求め、接触相対配置座標データベースを作成する接触相対配置座標データベース作成ステップと、上記接触相対配置座標データベース作成ステップにて作成された上記接触相対配置座標データベースに登録された各相対配置座標データの任意の原子間の距離分布を求め、距離分布データベースを作成する距離分布データベース作成ステップと、上記距離分布データベース作成ステップにて作成された上記距離分布データベースを用いて、ドッキング状態判定スコアを求めることにより、ドッキング状態を探索するドッキングスコア判定ステップと、をさらに含むことを特徴とする。【００２２】
また、つぎの発明にかかる相互作用部位予測方法は、上記に記載の相互作用部位予測方法において、上記ドッキングスコア判定ステップは、以下の数式２に基づいて、上記ドッキング状態判定スコアを求めることにより、ドッキング状態を探索すること、を特徴とする。
【数７】
0004751822.tif 000008
（数式２において、
【数８】
0004751822.tif 000009
【数９】
0004751822.tif 000010
【数１０】
0004751822.tif 000011
である。）【００２３】
また、つぎの発明にかかる相互作用部位予測方法は、上記に記載の相互作用部位予測方法において、上記ドッキング状態探索ステップは、上記対象タンパク質と上記結合タンパク質の相対位置を変化させることにより、最適化された上記ドッキング状態を探索する相対位置変化ステップ、をさらに含むことを特徴とする。【００２４】
また、本発明はプログラムに関するものであり、本発明にかかるプログラムは、タンパク質の相互作用部位の予測を行う相互作用部位予測方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、複数のタンパク質−タンパク質複合体立体構造データに対して、タンパク座標表面のｘｙｚ座標に１Å刻みで格子点をおき、そのそれぞれポイントから炭素の所定の半径とタンパク質の原子半径の和から所定の範囲に表面の原子が存在する座標である、表面グリッドを発生させる表面グリッド点発生ステップと、上記表面グリッド発生ステップにて発生させた各表面グリッドついて、他のチェーンの表面原子半径に重なっているか否か判定し、接触部位グリッドを選択する接触部位グリッド選択ステップと、アミノ酸残基のパターン毎に、上記表面グリッドとしてカウントされた個数と、上記接触部位グリッド選択ステップにて上記接触グリッドとしてカウントされた個数とを対応付けて格納した接触部位グリッドデータベースを作成する接触部位グリッドデータベース作成ステップと、相互作用部位予測の対象となる対象タンパク質構造データに対して、上記表面グリッドを発生させる対象タンパク質表面グリッド発生ステップと、上記対象タンパク質表面グリッド発生ステップにて発生させた上記対象タンパク質の各表面グリッドについて、上記接触部位グリッドデータベースを参照して接触判定スコアを求め、当該接触判定スコアに基づいて上記対象タンパク質の相互作用部位を予測する相互作用部位予測ステップと、を含む相互作用部位予測方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。【００２５】
また、つぎの発明にかかるプログラムは、上記に記載のプログラムにおいて、上記相互作用部位予測ステップは、以下の数式１を用いて、上記接触判定スコアを求め、当該接触判定スコアに基づいて上記対象タンパク質の相互作用部位を予測すること、を特徴とする。
【数１１】
0004751822.tif 000012
（数式１において、ｉは、注目する接触アミノ残基パターンである。Ｃiは、パターンｉに対するデータベース内での表面グリッド数であり、Ｃｏｎiは接触部位でのパターンｉのカウント数であり、その差である（Ｃi−Ｃｏｎi）の数値は、非接触部位でのカウント数である。）【００２６】
また、つぎの発明にかかるプログラムは、上記に記載のプログラムにおいて、上記相互作用部位予測ステップにて予測された上記相互作用部位に対応する上記表面グリッドに対して、上記対象タンパク質と結合する結合タンパク質の接触部位にくるようなドッキング状態を探索するドッキング状態探索ステップ、をさらに含むことを特徴とする。【００２７】
また、つぎの発明にかかるプログラムは、上記に記載のプログラムにおいて、上記ドッキング状態探索ステップは、複数のタンパク質−タンパク質複合体立体構造データ対して、各タンパク質−タンパク質複合体の異なるチェーン間で接触しているアミノ酸残基対について、相対配置座標データを求め、接触相対配置座標データベースを作成する接触相対配置座標データベース作成ステップと、上記接触相対配置座標データベース作成ステップにて作成された上記接触相対配置座標データベースに登録された各相対配置座標データの任意の原子間の距離分布を求め、距離分布データベースを作成する距離分布データベース作成ステップと、上記距離分布データベース作成ステップにて作成された上記距離分布データベースを用いて、ドッキング状態判定スコアを求めることにより、ドッキング状態を探索するドッキングスコア判定ステップと、をさらに含むことを特徴とする。【００２８】
また、つぎの発明にかかるプログラムは、上記に記載のプログラムにおいて、上記ドッキングスコア判定ステップは、以下の数式２に基づいて、上記ドッキング状態判定スコアを求めることにより、ドッキング状態を探索すること、を特徴とする。
【数１２】
0004751822.tif 000013
（数式２において、
【数１３】
0004751822.tif 000014
【数１４】
0004751822.tif 000015
【数１５】
0004751822.tif 000016
である。）【００２９】
また、つぎの発明にかかるプログラムは、上記に記載のプログラムにおいて、上記ドッキング状態探索ステップは、上記対象タンパク質と上記結合タンパク質の相対位置を変化させることにより、最適化された上記ドッキング状態を探索する相対位置変化ステップ、をさらに含むことを特徴とする。【００３０】
また、本発明は記録媒体に関するものであり、本発明にかかるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、上記に記載のプログラムを記録したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００３１】
本発明によれば、以下のような効果を期待できる。【００３２】
本発明により、タンパク質−タンパク質、薬物相互作用部位が分からないものに対して、その部位の推定をより効率的かつ高速に行うことが可能である。また、その部分を中心にドラッグデザインを行えば、何らかの効果を示す薬物の開発に効果を期待できる。また、タンパク質機能解析においても、活性部位の推定などの効果を期待できる。【００３３】
また、本発明により、アミノ酸配列からコンピュータープログラムなどで予測されたタンパク質立体構造に対して、相互作用部位の推定をより効率的かつ高速に行うことが可能である。また、その部分を中心にドラッグデザインを行えば、何らかの効果を示す薬物の開発に効果を期待できる。また、タンパク質機能解析において、活性部位の推定などの効果を期待できる。【００３４】
また、本発明により、タンパク質複合体の結合状態を正確に予測することで、正確なタンパク質複合体の構築を行うことに効果を期待できる。また、様々なタンパク質複合体に対するドラッグデザインや、機能解析などにおいて非常に重要な役割を果たす効果が期待できる。【００３５】
また、本発明により、特にホモロジーモデリングなどのタンパク質複合体の立体構造予測の結果に対して、相対配置の最適化を行うことで、正確なタンパク質複合体構造の構築を行うことに効果を期待できる。本発明により、立体構造が未知の様々なタンパク質複合体に対するドラッグデザインや、機能解析などにおいて、効率よく精度良く解析を行うという効果が期待できる。【００３６】
また、本発明により、タンパク質複合体のアライメントが多数存在する場合、効率よく生物学的に重要かつ信頼性のあるアライメントを選び出すことが可能である。このように複数鎖のタンパク質立体構造解析を効率よく行う本発明は、タンパク質に作用するドラッグデザイン、スクリーニングといった創薬の分野で、大規模なタンパク質複合体のホモロジーモデリングを効率よく高速に精度良く解析を行うという効果を期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】図１は、本発明における「接触」の定義を示す図である。
【図２】図２は、本発明における「表面グリッド点」の定義を示す図である。
【図３】図３は、本発明における「接触部位グリッド点」の定義を示す図である。
【図４】図４は、本発明でのアミノ酸側鎖の３次元相対配置データベースのうち、ＰＨＥ−ＰＨＥの３次元相対配置のデータを視覚化したものを示す図である。
【図５】図５は、タンパク質−タンパク質相互作用データベースでのデータベース作成方法の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、相互作用部位予測方法の一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、結合状態未知である複数鎖タンパク質の結合状態を探索する方法（ドッキング）でのフローチャートである。
【図８】図８は、結合状態未知である複数鎖タンパク質の結合状態を探索する方法（ドッキング）での相対位置変化を示す図である。
【図９】図９は、結合状態未知である複数鎖タンパク質の結合状態を探索する方法（ドッキング）で使用されている、乱数を使用した相対位置探索の工程の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、本発明における水素結合の定義を示す図である。
【図１１】図１１は、複数鎖タンパク質のホモロジーモデリングを行うに際して、データベースとアライメントファイルを用いて、相互作用状態の予測工程の一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、ＡＬＡと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているデータベースの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、図１２をグラフで示す図である。
【図１４】図１４は、ＡＬＡと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図１５】図１５は、ＡＲＧと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図１６】図１６は、ＡＳＮと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図１７】図１７は、ＡＳＰと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図１８】図１８は、ＣＹＳと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図１９】図１９は、ＧＬＮと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図２０】図２０は、ＧＬＵと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図２１】図２１は、ＧＬＹと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図２２】図２２は、ＨＩＳと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図２３】図２３は、ＩＬＥと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図２４】図２４は、ＬＥＵと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図２５】図２５は、ＬＹＳと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図２６】図２６は、ＭＥＴと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図２７】図２７は、ＰＨＥと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図２８】図２８は、ＰＲＯと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図２９】図２９は、ＳＥＲと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図３０】図３０は、ＴＨＲと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図３１】図３１は、ＴＲＰと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図３２】図３２は、ＴＹＲと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図３３】図３３は、ＶＡＬと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているグラフの一例を示す図である。
【図３４】図３４は、アミノ酸対の親和性マトリクスの一例を示す図である。
【図３５】図３５は、アミノ酸残基の種類、タンパク質表面に現れた個数、接触部位に現れた個数データベースの一例を示す図である。
【図３６】図３６は、実施例２での、「ＰＤＢ  ＩＤ：１ＪＫ３、Ｂａｔｉｍａｓｔａｔ」の相互作用部位予測の結果のグリッド点を３次元で示す図である。
【図３７】図３７は、実施例２での、「ＰＤＢ  ＩＤ：２ＰＴＣ」のＥ鎖に対する相互作用部位予測の結果のグリッド点と２ＰＴＣのＥ鎖を３次元で示す図である。
【図３８】図３８は、実施例２での、「ＰＤＢ  ＩＤ：２ＰＴＣ」のＥ鎖に対する相互作用部位予測の結果のグリッド点と２ＰＴＣのＥ鎖およびＩ鎖を３次元で示す図である。
【図３９】図３９は、実施例２での、「ＰＤＢ  ＩＤ：２ＰＴＣ」のＥ鎖に対する相互作用部位予測の結果のグリッド点と２ＰＴＣのＥ鎖を、相互作用部位で拡大して３次元で示す図である。
【図４０】図４０は、実施例２での、「ＰＤＢ  ＩＤ：２ＰＴＣ」のＥ鎖に対する相互作用部位予測の結果のグリッド点と２ＰＴＣのＥ鎖およびＩ鎖を、相互作用部位で拡大して３次元で示す図である。
【図４１】図４１は、実施例２での、「ＰＤＢ  ＩＤ：１ＱＰＲ」のＡ鎖に対する相互作用部位予測の結果のグリッド点と１ＱＰＲのＡ鎖を３次元で示す図である。
【図４２】図４２は、実施例２での、「ＰＤＢ  ＩＤ：１ＱＰＲ」のＡ鎖に対する相互作用部位予測の結果のグリッド点と１ＱＰＲのＡ鎖およびＢ鎖を３次元で示す図である。
【図４３】図４３は、実施例２での、「ＰＤＢ  ＩＤ：１ＱＰＲ」のＡ鎖に対する相互作用部位予測の結果のグリッド点と１ＱＰＲのＡ鎖を、相互作用部位で拡大して３次元で示す図である。
【図４４】図４４は、実施例２での、「ＰＤＢ  ＩＤ：１ＱＰＲ」のＡ鎖に対する相互作用部位予測の結果のグリッド点と１ＱＰＲのＡ鎖を、相互作用部位で拡大して３次元で示す図である。
【図４５】図４５は、実施例３での、ＳＡＲＳ  ｐｒｏｔｅａｓｅのホモロジーモデリングの結果のタンパク質立体構造モデルに対して、相互作用部位予測の結果のグリッド点を相互作用部位で拡大して３次元で示す図である。
【図４６】図４６は、実施例３での、ＳＡＲＳ  ｐｒｏｔｅａｓｅのホモロジーモデリングの結果のタンパク質立体構造モデルに対して、相互作用部位予測の結果のグリッド点を、相互作用部位で拡大して３次元で示す図である。
【図４７】図４７は、実施例４での、検証を行ったＰＤＢ  ＩＤそれぞれに対する最もスコアがよかった候補構造と正解構造とのＲＭＳＤ、候補構造の内で最もＲＭＳＤが小さかったもののＲＭＳＤとその順位を示す図である。
【図４８】図４８は、実施例４のドッキングの結果の一例を示す図である。
【図４９】図４９は、実施例４のドッキングの結果の一例を示す図である。
【図５０】図５０は、実施例４のドッキングの結果の一例を示す図である。
【図５１】図５１は、実施例４のドッキングの結果の一例を示す図である。
【図５２】図５２は、実施例４のドッキングの結果の一例を示す図である。
【図５３】図５３は、実施例４のドッキングの結果の一例を示す図である。
【図５４】図５４は、実施例４のドッキングの結果の一例を示す図である。
【図５５】図５５は、実施例４のドッキングの結果の一例を示す図である。
【図５６】図５６は、実施例４のドッキングの結果の一例を示す図である。
【図５７】図５７は、実施例４のドッキングの結果の一例を示す図である。
【図５８】図５８は、実施例４のドッキングの結果の一例を示す図である。
【図５９】図５９は、実施例４のドッキングの結果の一例を示す図である。
【図６０】図６０は、実施例５「立体構造未知のタンパク質複合体のホモロジーモデリングの結果を最適化（ＳＡＲＳ  ｐｒｏｔｅａｓｅ  ダイマー構造）」での、ＳＡＲＳ  ｐｒｏｔｅａｓｅのホモロジーモデリングの結果の一例を示す図である。
【図６１】図６１は、実施例５での、ＳＡＲＳ  ｐｒｏｔｅａｓｅのホモロジーモデリングの結果を最適化したものの一例を示す図である。
【図６２】図６２は、Ｘ線結晶構造解析によるＳＡＲＳ  ｐｒｏｔｅａｓｅの構造「ＰＤＢ  ＩＤ：１Ｑ２Ｗ」とホモロジーモデリングの結果の構造をＡ鎖で重ね合わせたものの一例を示す図である。
【図６３】図６３は、Ｘ線結晶構造解析によるＳＡＲＳ  ｐｒｏｔｅａｓｅの構造「ＰＤＢ  ＩＤ：１Ｑ２Ｗ」とホモロジーモデリングの結果の構造を最適化した構造をＡ鎖で重ね合わせたものの一例を示す図である。
【図６４】図６４は、実施例６での、ｔｉｓｓｕｅ  ｐｌａｓｍｉｎｏｇｅｎ  ａｃｔｉｖａｔｏのアミノ酸配列データを示す図である。
【図６５】図６５は、実施例６での、参照タンパク質が１ＢＨＴのアライメントファイルの一例を示す図である。
【図６６】図６６は、実施例６での、参照タンパク質が１ＯＲＦのアライメントファイルの一例を示す図である。
【図６７】図６７は、実施例７での、論文記載のｂＺＩＰの実験データを、その相互作用の強さに応じて色分けして示す図である。
【図６８】図６８は、実施例７におけるアライメント評価のスコアについて、参照タンパク質のスコアと目的タンパク質のスコアの比を％で分けて、その数値の大きさに応じて色分けして示す図である。
【図６９】図６９は、実施例７におけるある実験値が得られている配列の組み合わせについて、その実験値が得られた配列の組み合わせのうち、何％がどのような予測値をとったかをグラフで示す図である。
【図７０】図７０は、実施例７において、様々な閾値における「Ｚ＞２．５」で相互作用あり、「Ｚ＜１．０」で相互作用なしという実験結果、という違いを正しく予測できるかの検証結果を示す図である。
【図７１】図７１は、本発明の基本原理に関する概念図である。
【図７２】図７２は、本発明が適用される本システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図７３】図７３は、本発明が適用される本システムのドッキング状態探索部１０２ｆの構成の一例を示すブロック図である。
【図７４】図７４は、実施例８におけるドッキング結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００３８】
１００  相互作用部位予測装置
１０２  制御部
１０２ａ  表面グリッド点発生部
１０２ｂ  接触部位グリッド選択部
１０２ｃ  接触部位グリッドデータベース作成部
１０２ｄ  対象タンパク質表面グリッド発生部
１０２ｅ  相互作用部位予測部
１０２ｆ  ドッキング状態探索部
１０２ｆ１  接触相対配置座標データベース作成部
１０２ｆ２  距離分布データベース作成部
１０２ｆ３  ドッキングスコア判定部
１０２ｆ４  相対位置変化部
１０４  通信制御インターフェース部
１０６  記憶部
１０６ａ  表面グリッド点ファイル
１０６ｂ  接触部位グリッドデータベース
１０６ｃ  対象タンパク質表面グリッドファイル
１０６ｄ  相互作用部位予測結果ファイル
１０６ｅ  ドッキング状態探索結果ファイル
１０６ｆ  接触相対配置座標データベース
１０６ｇ  距離分布データベース
１０８  入出力制御インターフェース部
１１２  入力装置
１１４  出力装置
２００  外部システム
３００  ネットワーク
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
以下に、本発明にかかる相互作用部位予測装置、相互作用部位予測方法、プログラム、および記録媒体の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態により本発明が限定されるものではない。【００４０】
本明細書において使用される用語は、特に明記しない限り次の意味を有する。
「接触」とは、異なるタンパク同士において、それぞれの側鎖の原子間距離から原子半径を引いた距離が１Å以下の場合、接触している状態を意味する（図１参照）。
「表面グリッド」とは、タンパク座標表面のｘｙｚ座標に１Å刻みで格子点をおき、そのそれぞれポイントから炭素の所定の原子半径（例えば１．７Å）とタンパク質の原子半径の和から所定の範囲（例えば＋１Åの範囲）に表面の原子が存在する座標を意味する（図２参照）。
「接触部位グリッド」とは、表面グリッドの中で、他のｃｈａｉｎの表面原子半径（例えば半径１．７Å）と、表面グリッドの仮想炭素の原子半径（例えば１．７Å）が重なっているものを意味する（図３参照）。
「座標」とは、三次元空間上での立体構造を記述するものである。それは空間上のある点を原点とする互いに垂直な３方向の相対的な距離であり、３つの数値からなるベクトル量である。
「目的タンパク質（ターゲット）」とは、その立体構造の詳細がＸ線結晶解析やＮＭＲ解析等により完全な立体構造が決定されておらず、ホモロジーモデリングなどの手法により立体構造構築の対象となる任意のタンパク質を意味する。このタンパク質には、部分構造は解析されているが完全な立体構造が得られていないものや、単数鎖の立体構造は得られているが、複数鎖の立体構造は得られていないものも含まれる。本発明において、Ｘ線結晶解析には、Ｘ線のみならず電子線および中性子解析等も含まれる。
「参照タンパク質（リファレンス）」とは、その立体構造の詳細がＸ線結晶解析やＮＭＲ解析等により既に決定されており、目的タンパク質の立体構造を規定する原子座標を構築するために参照するタンパク質を意味する。
「アライメント」とは、２種類以上のタンパク質についてアミノ酸配列の対応関係をつけることを意味する。【００４１】
［本発明の基本原理］
ここでは、本発明の基本原理について、図７１を参照して説明する。図７１は、本発明の基本原理を示す概念図である。【００４２】
まず、本発明は、複数のタンパク質−タンパク質複合体立体構造データに対して、タンパク座標表面のｘｙｚ座標に１Å刻みで格子点をおき、そのそれぞれポイントから炭素の所定の半径とタンパク質の原子半径の和から所定の範囲に表面の原子が存在する座標である、表面グリッドを発生させる（ステップＳ−１）。【００４３】
そして、ステップＳ−１において発生させた各表面グリッドついて、他のチェーンの表面原子半径に重なっているか否か判定し、接触部位グリッドを選択する（ステップＳ−２）。【００４４】
そして、アミノ酸残基のパターン毎に、表面グリッドとしてカウントされた個数と、ステップＳ−２により接触グリッドとしてカウントされた個数とを対応付けて格納した接触部位グリッドデータベースを作成する（ステップＳ−３）。【００４５】
そして、相互作用部位予測の対象となる対象タンパク質構造データに対して、表面グリッドを発生させる（ステップＳ−４）。【００４６】
そして、ステップＳ−４にて発生させた対象タンパク質の各表面グリッドについて、接触部位グリッドデータベースを参照して接触判定スコアを求め、接触判定スコアに基づいて対象タンパク質の相互作用部位を予測する（ステップＳ−５）。【００４７】
ここで、以下の数式１を用いて、上記接触判定スコアを求め、当該接触判定スコアに基づいて、上記対象タンパク質の相互作用部位を予測してもよい。
【数１６】
0004751822.tif 000017
（数式１において、ｉは、注目する接触アミノ残基パターンである。Ｃiは、パターンｉに対するデータベース内での表面グリッド数であり、Ｃｏｎiは接触部位でのパターンｉのカウント数であり、その差である（Ｃi−Ｃｏｎi）の数値は、非接触部位でのカウント数である。）【００４８】
そして、ステップＳ−５にて予測された相互作用部位に対応する表面グリッドに対して、対象タンパク質と結合する結合タンパク質の接触部位にくるようなドッキング状態を探索する（ステップＳ−６）。【００４９】
ここで、ドッキング状態を探索は、以下の１）接触相対配置座標データベースと、２）距離分布データベースを予め作成しておき、当該距離分布データベースを用いてスコアを算出することにより行ってもよい。
１）接触相対配置座標データベース
複数のタンパク質−タンパク質複合体立体構造データ対して、各タンパク質−タンパク質複合体の異なるチェーン間で接触しているアミノ酸残基対について、相対配置座標データを求め、接触相対配置座標データベースを作成する。
２）距離分布データベース
接触相対配置座標データベースに登録された各相対配置座標データの任意の原子間の距離分布を求め、距離分布データベースを作成する。【００５０】
そして、距離分布データベースを用いて、以下の数式２に基づいて、上記ドッキング状態判定スコアを求めることにより、ドッキング状態を探索してもよい。
【数１７】
0004751822.tif 000018
（数式２において、
【数１８】
0004751822.tif 000019
【数１９】
0004751822.tif 000020
【数２０】
0004751822.tif 000021
である。）【００５１】
また、ドッキング状態の探索は、対象タンパク質と結合タンパク質の相対位置を変化させることにより、より最適化されたドッキング状態を探索することができる。【００５２】
［システム構成］
ここでは、本発明が適用される本システムの構成について、図７２を参照して詳細に説明する。図７２は、本発明が適用される本システムの構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。【００５３】
図７２に示すように、本システムは、概略的に、タンパク質の相互作用部位の予測を行う相互作用部位予測装置１００と、外部データベースや各種の外部プログラムなどを提供する外部システム２００とを、ネットワーク３００を介して通信可能に接続して構成されている。【００５４】
ネットワーク３００は、相互作用部位予測装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えばインターネットやＬＡＮなどである。【００５５】
外部システム２００は、ネットワーク３００を介して、相互作用部位予測装置１００と相互に接続され、利用者に対してタンパク質立体構造データなどに関する外部データベースや各種の外部プログラムを実行するウェブサイトを提供する機能を有する。ここで、外部システム２００は、ＷＥＢサーバやＡＳＰサーバ等として構成してもよく、そのハードウェア構成は、一般に市販されるワークステーション、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置およびその付属装置により構成してもよい。また、外部システム２００の各機能は、外部システム２００のハードウェア構成中のＣＰＵ、ディスク装置、メモリ装置、入力装置、出力装置、通信制御装置等、およびそれらを制御するプログラム等により実現される。【００５６】
相互作用部位予測装置１００は、概略的に、相互作用部位予測装置１００の全体を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部１０２と、通信回線等に接続されるルータ等の通信装置（図示せず）に接続される通信制御インターフェース部１０４と、各種のデータベースやファイルなどを格納する記憶部１０６と、入力装置１１２や出力装置１１４に接続される入出力制御インターフェース部１０８と、を備えて構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。さらに、相互作用部位予測装置１００は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、ネットワーク３００に通信可能に接続されている。【００５７】
記憶部１０６に格納される各種のデータベースやテーブルやファイル（表面グリッド点ファイル１０６ａ〜距離分布データベース１０６ｇ）は、固定ディスク装置等のストレージ手段であり、各種処理に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイルなどを格納する。【００５８】
これら記憶部１０６の各構成要素のうち、表面グリッド点ファイル１０６ａは、後述する表面グリッド点発生部１０２ａにより発生された表面グリッド点を格納する表面グリッド点格納手段である。接触部位グリッドデータベース１０６ｂは、後述する接触部位グリッドデータベース作成部１０２ｃにより作成された接触部位グリッドデータベースを格納する接触部位グリッドデータベース格納手段である。対象タンパク質表面グリッドファイル１０６ｃは、後述する対象タンパク質表面グリッド発生部１０２ｄにより発生された対象タンパク質の表面グリッドを格納する対象タンパク質表面グリッド格納手段である。相互作用部位予測結果ファイル１０６ｄは、後述する相互作用部位予測部１０２ｅにより予測された相互作用部位の予測結果を格納する相互作用部位予測結果格納手段である。ドッキング状態探索結果ファイル１０６ｅは、後述するドッキング状態探索部１０２ｆにより探索されたドッキング状態の結果を格納するドッキング状態探索結果格納手段である。接触相対配置座標データベース１０６ｆは、後述する接触相対配置座標データベース作成部１０２ｆ１により作成された接触相対配置座標データベースを格納する接触相対配置座標データベース格納手段である。距離分布データベース１０６ｇは、後述する距離分布データベース作成部１０２ｆ２により作成された距離分布データベースを格納する距離分布データベース格納手段である。【００５９】
通信制御インターフェース部１０４は、相互作用部位予測装置１００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信制御を行う。すなわち、通信制御インターフェース部１０４は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。【００６０】
入出力制御インターフェース部１０８は、入力装置１１２や出力装置１１４の制御を行う。ここで、出力装置１１４としては、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカ等を用いることができる（なお、以下においては出力装置１１４をモニタとして記載する場合がある。）。また、入力装置１１２としては、キーボードやマウス、マイクなどを用いることができる。また、モニタも、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現する。【００６１】
制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、および所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラム等により種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部１０２は、機能概念的に、表面グリッド点発生部１０２ａと、接触部位グリッド選択部１０２ｂと、接触部位グリッドデータベース作成部１０２ｃと、対象タンパク質表面グリッド発生部１０２ｄと、相互作用部位予測部１０２ｅと、ドッキング状態探索部１０２ｆと、を含んで構成されている。【００６２】
これら制御部１０２の各構成要素のうち、表面グリッド点発生部１０２ａは、複数のタンパク質−タンパク質複合体立体構造データに対して、タンパク座標表面のｘｙｚ座標に１Å刻みで格子点をおき、そのそれぞれポイントから炭素の所定の半径とタンパク質の原子半径の和から所定の範囲に表面の原子が存在する座標である、表面グリッドを発生させる表面グリッド点発生手段である。接触部位グリッド選択部１０２ｂは、表面グリッド発生部１０２ａにて発生させた各表面グリッドついて、他のチェーンの表面原子半径に重なっているか否か判定し、接触部位グリッドを選択する接触部位グリッド選択手段である。【００６３】
接触部位グリッドデータベース作成部１０２ｃは、アミノ酸残基のパターン毎に、表面グリッドとしてカウントされた個数と、接触部位グリッド選択部１０２ｂにて接触グリッドとしてカウントされた個数とを対応付けて格納した接触部位グリッドデータベースを作成する接触部位グリッドデータベース作成手段である。対象タンパク質表面グリッド発生部１０２ｄは、相互作用部位予測の対象となる対象タンパク質構造データに対して、表面グリッドを発生させる対象タンパク質表面グリッド発生手段である。相互作用部位予測部１０２ｅは、対象タンパク質表面グリッド発生部１０２ｄにて発生させた対象タンパク質の各表面グリッドについて、接触部位グリッドデータベースを参照して接触判定スコアを求め、当該接触判定スコアに基づいて対象タンパク質の相互作用部位を予測する相互作用部位予測手段である。【００６４】
ドッキング状態探索部１０２ｆは、相互作用部位予測部１０２ｅにて予測された相互作用部位に対応する表面グリッドに対して、対象タンパク質と結合する結合タンパク質の接触部位にくるようなドッキング状態を探索するドッキング状態探索手段である。ここで、ドッキング状態探索部１０２ｆは、図７３に示すように、接触相対配置座標データベース作成部１０２ｆ１と、距離分布データベース作成部１０２ｆ２と、ドッキングスコア判定部１０２ｆ３と、相対位置変化部１０２ｆ４と、をさらに含んで構成されている。接触相対配置座標データベース作成部１０２ｆ１は、複数のタンパク質−タンパク質複合体立体構造データ対して、各タンパク質−タンパク質複合体の異なるチェーン間で接触しているアミノ酸残基対について、相対配置座標データを求め、接触相対配置座標データベースを作成する接触相対配置座標データベース作成手段である。距離分布データベース作成部１０２ｆ２は、接触相対配置座標データベース作成部１０２ｆ１にて作成された接触相対配置座標データベースに登録された各相対配置座標データの任意の原子間の距離分布を求め、距離分布データベースを作成する距離分布データベース作成手段である。ドッキングスコア判定部１０２ｆ３は、距離分布データベース作成部１０２ｆ２にて作成された距離分布データベースを用いて、ドッキング状態判定スコアを求めることにより、ドッキング状態を探索するドッキングスコア判定手段である。相対位置変化部１０２ｆ４は、対象タンパク質と結合タンパク質の相対位置を変化させることにより、最適化されたドッキング状態を探索する相対位置変化手段である。【００６５】
なお、これら各部によって行われる処理の詳細については、後述する。【００６６】
［システムの処理］
ここでは、上述のように構成された本実施の形態における本システムの処理の一例について、図を参照して詳細に説明する。【００６７】
Ｉ．タンパク質−タンパク質相互作用データベース
相互作用部位予測装置１００を用いて、制御部１０２の処理により、タンパク質−タンパク質複合体立体構造が既知のタンパク質相互作用状態についてデータベース化を全自動で行い、３種類のデータベース（接触部位グリッドデータベース、距離分布データベースおよび接触相対配置座標データベース）を作成する。ここで、本実施形態では、タンパク質−タンパク質複合体立体構造として、ＰＱＳ（Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｑｕａｔｅｒｎａｒｙ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｆｉｌｅ  ｓｅｒｖｅｒ：ｈｔｔｐ：／／ｐｑｓ．ｅｂｉ．ａｃ．ｕｋ／  Ｈｅｎｒｉｃｋ  Ｋ，  Ｔｈｏｒｎｔｏｎ  ＪＭ．  Ｒｅｌａｔｅｄ  Ａｒｔｉｃｌｅｓ，  Ｌｉｎｋｓ  ＰＱＳ：  ａ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｑｕａｔｅｒｎａｒｙ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｆｉｌｅ  ｓｅｒｖｅｒ．Ｔｒｅｎｄｓ  Ｂｉｏｃｈｅｍ  Ｓｃｉ．  １９９８  Ｓｅｐ；  ２３（９）：  ３５８−６１．）データベースを使用するが、任意のタンパク質−タンパク質複合体立体構造データベースＰＤＢ（Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｄａｔａ  Ｂａｎｋ：Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｄａｔａ  Ｂａｎｋ  ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｃｓｂ．ｏｒｇ／ｐｄｂ／）や、自分で作成した特定のタンパク質ファミリーの構造を集めた構造データベースなどを使用してもよい。以下、それぞれのデータベース作成手順を説明する。【００６８】
Ｉ−１．接触相対配置座標データベース（アミノ酸残基対の種類と、３次元相対位置のデータベース）（図５に示す符号（２）参照）
ドッキング状態探索部１０２ｆは、接触相対配置座標データベース作成部１０２ｆ１の処理により、入力したタンパク質−タンパク質複合体立体構造データに対して、「接触」の定義に当てはまる、異なるチェーン間の接触しているアミノ酸残基対について、相対配置座標を求める。換言すると、基準となるアミノ酸側鎖に対して、ｘｙｚ座標系で、接触している側鎖が相対的にどの位置にあるのかをデータ化する。【００６９】
なお、アミノ酸側鎖はどれも同じ構造を持っているわけではないので、具体的には、アミノ酸側鎖の原子のうち構造や物性や機能において重要な３原子を選定し、選定した３原子で構成される平面を基準にしてｘｙｚ座標系を定める。ここで、選定する３原子は任意であるため、側鎖に限った接触相対配置座標データベースではなく、タンパク質主鎖においての接触相対配置座標データベースを作成してもよい。図４は、接触相対配置座標データベース（３次元相対位置のデータベース）のデータを視覚化したものである。なお、図４ではＰＨＥ−ＰＨＥの相対配置を表している。
以上の処理をＰＱＳデータベースの１１７８５個のモデルについて行い、接触相対配置座標データベースを作成する。【００７０】
Ｉ−２．距離分布データベース（アミノ酸残基対の種類と、任意の原子間（Ｃα、Ｃβ原子など）の距離分布データベース）（図５に示す符号（３）参照）
ドッキング状態探索部１０２ｆは、距離分布データベース作成部１０２ｆ２の処理により、作成された接触相対配置座標データベースのデータから任意の原子間についての距離分布を求め、距離分布データベースを作成する。なお、距離分布データベース（特定原子間距離データベース）は、Ｃα−Ｃα間の距離の分布を表しており、アミノ酸対の種類と、Ｃα−Ｃα間の距離のカテゴリのどの部分に多く存在しているかを示している。また、距離カテゴリは１Å間隔である。ここで、任意の原子間についての距離を求めるので、Ｃβ−Ｃβ間、Ｃα−Ｃγ間、Ｎ−Ｎ間等での距離分布データベースを作成してもよい。【００７１】
Ｉ−３．接触部位グリッドデータベース（アミノ酸残基の種類、タンパク質表面に現れた個数、接触部位に現れた個数データベース）（図５に示す符号（１）参照）
相互作用部位予測装置１００は、表面グリッド点発生部１０２ａの処理により、複数鎖タンパク質立体構造について、それぞれのタンパク分子に対して表面グリッドをタンパク質−タンパク質複合体立体構造データに対して発生させる。つぎに、相互作用部位予測装置１００は、接触部位グリッド選択部１０２ｂや接触部位グリッドデータベース作成部１０２ｃの処理により、接触している残基ごとに表面グリッドの個数を数える。なお、複数の残基に同時に接触している表面グリッドについても、その種類ごとに個数を数える。ただし、例えば、ＣＹＳ、ＡＬＡ、ＧＬＹに接触している表面グリッド、およびＡＬＡ、ＣＹＳ、ＧＬＹに接触している表面グリッドについては、同一のパターンのカテゴリとして個数を数える。また、例えば、ＬＹＳとＬＹＳの２残基に同時に接触している表面グリッドについては、「ＬＹＳ・ＬＹＳ」のパターンのカテゴリとして個数を数えることで、接触している個数も考慮する。さらに、その表面グリッドが接触部位に現れていた場合は、そのパターンの接触部位についても加算する。【００７２】
ＩＩ．上述したデータベースを用いて、任意のタンパク質の相互作用部位を予測する方法（図６参照）
相互作用部位予測装置１００は、制御部１０２の処理により、作成された接触部位グリッドデータベースを用いて接触部位予測を行う。具体的には、まず、相互作用部位予測装置１００は、対象タンパク質表面グリッド点発生部１０２ｃの処理により、入力されたタンパク質立体構造データに対して表面グリッドを発生させる（図６に示す符号（１）参照）。つぎに、相互作用部位予測装置１００は、相互作用部位予測部１０２ｅの処理により、表面グリッドそれぞれについての接触しているアミノ酸残基のデータから、その表面グリッドそれぞれについて、接触部位グリッドデータベースを参照して検索を行う（図６に示す符号（２）参照）。つぎに、相互作用部位予測装置１００は、相互作用部位予測部１０２ｅの処理により、この検索によって得られたデータから数式１に従ってスコアを計算し、計算されたスコアに基づいて相互作用部位を予測する（図６に示す符号（３）参照）。なお、計算されたスコアはその表面グリッドから接触部位への来易さを数値で表しているので、スコアが高い表面グリッドが集まっている部分を接触部位として予測してもよい。
【数２１】
0004751822.tif 000022
（数式１において、ｉは、注目する接触アミノ残基パターンである。Ｃiは、パターンｉに対するデータベース内での表面グリッド数である。Ｃｏｎiは、接触部位でのパターンｉのカウント数であり、その差である（Ｃi−Ｃｏｎi）の数値は、非接触部位でのカウント数である。）【００７３】
そして、相互作用部位予測装置１００は、制御部１０２の処理により、出力情報として、各表面グリッドの座標とスコアをＰＤＢファイル形式で出力する（図６に示す符号（３）参照）。なお、予め設定した閾値以上のデータの座標とスコアをＰＤＢ形式で出力してもよい。【００７４】
ＩＩＩ．上述したＩＩの処理を行い、立体構造未知のタンパク質の相互作用部位を予測する方法
まず、立体構造未知のタンパク質のアミノ酸配列に対して、ホモロジーモデリングなどを行い、その立体構造を予測する。つぎに、ホモロジーモデリングなどで予測された立体構造に対して、上述したＩＩと同様の処理を行い、相互作用部位を予測する。【００７５】
ＩＶ．結合状態未知である複数鎖タンパク質の結合状態を探索する方法（ドッキング）
図７は、結合状態未知である複数鎖タンパク質の結合状態を探索する工程の一例を示すフローチャートである。【００７６】
まず、相互作用部位予測装置１００は、制御部１０２の処理により、上述したＩＩの処理を行うことにより、入力したタンパク質立体構造データから接触部位予測を行う（図６に示す符号（２）やステップＳＡ−１、ステップＳＡ−２参照）。【００７７】
つぎに、相互作用部位予測装置１００は、ドッキング状態探索部１０２ｆの処理により、ステップＳＡ−２にて予測されたグリッドデータについて、接触傾向が高いと予測された表面グリッドが、接触部位にくるようなドッキング状態を探索する（ステップＳＡ−３）。ここで、すべての相対配置を検索する全検索法は膨大な時間がかかるため、乱数を使用して検索を行う方法を使用してもよい（図９参照）。また、相対位置変化部１０２ｆ４で行われる相対位置の変化の方法は、具体的には、例えば、自由度５の角度変化（ｘｙｚ軸回転方向と、一方のタンパク分子の重心を原点とした相対位置関係ｘｙ軸方向）および距離である。図８は、２分子のタンパク質分子構造のうち一方を受容体タンパクとしもう一方をリガンドタンパクとした場合に、受容体タンパクの重心からリガンドタンパクの重心を見る位置での、リガンドタンパク質の相対位置変化を示している。なお、図８において、リガンドタンパクの重心と受容体タンパクの重心とを結んだ直線がＺ軸方向となる。【００７８】
ここで、ステップＳＡ−３において、乱数を使用して相対位置を決定し、ドッキング状態を探索する工程について、図９を参照して説明する。図９は、乱数を使用して相対位置を決定し探索する工程の一例をフローチャートにしたものである。【００７９】
まず、ドッキング状態探索部１０２ｆは、乱数を発生させてスタート地点を決め、同時に、スタート地点のスコアを求める（ステップＳＢ−１）。なお、当該スコアは、表面グリッドのうち接触部位に存在しているものを対象とする数式１のスコアの総和である。ここで、スタート地点はあらゆる場所に決定することが可能であるが、およその接触部位が判明している場合には、範囲を指定してもよい。これにより、計算時間の短縮と精度の向上を図ることができる。【００８０】
つぎに、ドッキング状態探索部１０２ｆは、相対位置変化部１０２ｆ４の処理により、スタート地点から、５つの自由度を持つ角度について、それぞれ±Ｎ度の範囲内で乱数を発生させて相対位置を決定する（ステップＳＢ−２）。【００８１】
つぎに、ドッキング状態探索部１０２ｆは、ドッキングスコア判定部１０２ｆ３の処理により、その状態のスコアを計算し（ステップＳＢ−３）、計算したスコアが移動前のスコアより改善されたかどうかを調べる（ステップＳＢ−４）。【００８２】
ここで、スコアが改善された場合（ステップＳＢ−４：Ｙｅｓ）、その場所を新たなスタート地点として（ステップＳＤ−５）、その場所から±Ｎ度の範囲内で再び乱数を発生させて相対位置を再び決定し（ステップＳＢ−２）、スコアの改善が見られるかを再び探索する（ステップＳＢ−３およびステップＳＢ−４）。スコアが改善されていない場合（ステップＳＢ−４：Ｎｏ）、内部変数ｍをインクリメントし（ステップＳＢ−６）、インクリメントしてｍが指定した回数Ｍ以下であるか否かを判定し（ステップＳＢ−７）、ｍ以下である場合（ステップＳＢ−７：Ｙｅｓ）にはステップＳＢ−２に戻り、ｍ以下でない場合（ステップＳＢ−７：Ｎｏ）にはステップＳＢ−８へ進む。つまり、指定した回数Ｍに達するまで、乱数を発生させてはスコアが改善されたかを繰り返し調べる。【００８３】
つぎに、ドッキング状態探索部１０２ｆは、改善が見られない回数ｍがＭ回以上になった場合（ステップＳＢ−７：Ｎｏ）、乱数の幅Ｎが１より大きければ（ステップＳＢ−８：Ｙｅｓ）、乱数の幅Ｎの値を１減らし（ステップＳＢ−９）、さらにｍを０に初期化して（ステップＳＢ−１０）、再びステップＳＢ−２に戻る。そして、乱数の幅Ｎが１以下になるまで上述した処理を繰り返し、ローカルミニマムに達するまで行う。【００８４】
つぎに、ドッキング状態探索部１０２ｆは、乱数の幅Ｎが１以下の場合（ステップＳＢ−８：Ｎｏ）、ローカルミニマムに達したと見なして、その相対位置情報とスコアをリストに加える（ステップＳＢ−１１）。【００８５】
つぎに、ドッキング状態探索部１０２ｆは、リスト内の候補構造の個数が指定個数ｐ未満であるか否かを判定し、ｐ未満であれば（ステップＳＢ−１２：Ｙｅｓ）、ステップＳＢ−１に戻り、上述した処理を繰り返す。また、指定個数ｐに達すれば（ステップＳＢ−１２：Ｎｏ）、処理を終了する。これにて、ドッキング状態を探索する方法について説明を終了する。【００８６】
再び図７に戻り、相互作用部位予測装置１００は、制御部１０２の処理により、上記の処理により候補構造のリストを作成した後、すべての候補構造に対して、クラスタリングを行う（ステップＳＡ−４）。なお、具体的には、例えば、クラスタリングされたクラスター内でスコアが最も良いものを候補構造とする。【００８７】
つぎに、ドッキング状態探索部１０２ｆは、ドッキングスコア判定部１０２ｆ３の処理により、距離分布データベースを使用した構造の評価と、主鎖水素結合の個数を判定する（ステップＳＡ−５）。ここで、距離分布データベース（ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎデータベース）を使用したスコアの計算は、数式２に基づいて行ってもよい。
【数２２】
0004751822.tif 000023
（数式２において、
【数２３】
0004751822.tif 000024
【数２４】
0004751822.tif 000025
【数２５】
0004751822.tif 000026
である。）【００８８】
ここで、ステップＳＡ−５において、水素結合の判定は、厳密な水素結合判定ではなく、水素結合になりうる可能性があるものまで考慮する目的から、厳密な水素結合の定義とは異なるものを水素結合としてもよい。また、ＰＤＢ形式のファイルにおいて、ＮについたＨがない場合がほとんどであるため、水素はプログラムにより擬似的なものを計算して付加してもよい。なお、本実施形態において、水素結合の定義は「∠ＣＯＮ＞９０°かつ∠ＣＯＨ＞９０°かつＯ−Ｎ間距離＜３．９Å」とする（図１０参照）。【００８９】
また、水素結合個数、距離分布データベース（ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎデータベース）によるスコア、接触部位予測グリッドによるスコアの３つを合計して下記のトータルスコア（ｔｏｔａｌｓｃｏｒｅ）としてもよい。ここで、本実施形態において、下記のトータルスコアにおいて、係数ａを１０００、ｂを１００００と設定する。ただし、この係数は任意であり、条件によって変更する。
【数２６】
0004751822.tif 000027
【００９０】
つぎに、相互作用部位予測装置１００は、制御部１０２の処理により、トータルスコア順に、候補構造を並べ替えて、候補構造のランキングとして出力をする（ステップＳＡ−６）。【００９１】
Ｖ．立体構造未知の複数鎖タンパク質の結合状態を探索する方法
まず、相互作用部位予測装置１００は、立体構造未知のタ複数鎖タンパク質のアミノ酸配列に対して、ホモロジーモデリングなどを行い、その立体構造を予測する。次に、相互作用部位予測装置１００は、ホモロジーモデリングなどで予測された複数鎖タンパク質の立体構造に対して、上述したＩＶと同様の処理を行い、相対配置の最適化を行う。【００９２】
ＶＩ．複数鎖タンパク質のホモロジーモデリングを行うに際して、上述したＩＩにおけるデータベースとアライメントファイルを用いて、相互作用状態の予測を行う方法
図１１は、複数鎖タンパク質のホモロジーモデリングを行うに際して、上述したＩＩにおけるデータベースとアライメントファイルを用いて、相互作用状態の予測を行う工程の一例を示すフローチャートである。【００９３】
まず、入力したアライメントファイルに記述されている参照タンパク質のＰＤＢ  ＩＤの立体構造データ（ＰＤＢ形式ファイル）を取得し、その構造データから異なるチェーン間で接触しているアミノ酸残基を判定する（ステップＳＣ−１）。【００９４】
ついで、アライメントファイル内の参照タンパク質のアミノ酸配列データについて、接触しているアミノ酸残基対の対応関係を定める（ステップＳＣ−２）。【００９５】
ついで、ステップＳＣ−２にて得られた対応関係を、アライメントファイル内の目的タンパク質のアミノ酸配列データについて、接触しているアミノ酸残基対の対応関係を定める（ステップＳＣ−３）。つまり、参照タンパク質で接触しているアミノ酸残基の情報から、その同じ位置にアライメントされたアミノ酸残基も同様に接触しているものとしている。これにより、目的タンパク質の立体構造の情報が無い場合でも、アミノ酸残基の接触の推定を迅速に行うことができる。【００９６】
ついで、ステップＳＣ−２およびステップＳＣ−３にて得られた目的タンパク質および参照タンパク質の両方について、アミノ酸残基対の接触の情報をアミノ酸残基対の親和性について記述されたスコアマトリックスに照合させて、その和をスコアとする（ステップＳＣ−４）。ここで、このスコアの関数は数式４の通りである。なお、数式４のスコアは一つのアミノ酸対のスコアについてであり、実際に接触している個数分のこのスコアの和が、そのアミノ酸配列のスコアである。
【数２７】
0004751822.tif 000028
【数２８】
0004751822.tif 000029
【数２９】
0004751822.tif 000030
【数３０】
0004751822.tif 000031
【００９７】
ついで、参照タンパク質（リファレンス）と、目的タンパク質（ターゲット）のアミノ酸配列（シーケンス）それぞれについてスコアが計算され、それを比較する（ステップＳＣ−５）。これにより、目的タンパク質のアミノ酸配列の評価をすることができる。ここで、参照タンパク質が、実験的に結合していると分かっているタンパク質の立体構造情報ならば、参照タンパク質のスコアに近ければ近いほど（「目的タンパク質複合体のスコア／参照タンパク質複合体のスコア」の数値が高いほど）、目的タンパク質のアライメントが、結合しやすい正しいアライメントになっていると評価することができる。【００９８】
以上、本実施形態によれば、タンパク質−タンパク質相互作用を解析する。具体的には以下の（１）〜（６）の方法を実行する。
（１）複数鎖タンパク質の立体構造データから、タンパク質相互作用状態をデータベース化する。
（２）（１）のデータベースを用いて、任意のタンパク質‐タンパク質間及び、タンパク質−低分子化合物間の相互作用部位を予測する。
（３）立体構造未知のタンパク質立体構造に対して、ホモロジーモデリングを行った結果、出力されたタンパク質立体構造に対して、（１）のデータベースを用いて、その相互作用部位を予測する。
（４）結合状態未知である複数鎖タンパク質の各々のタンパク質分子間の結合状態を探索する。
（５）立体構造未知のタンパク質複合体（目的タンパク質複合体）に対して、立体構造既知のタンパク質複合体（参照タンパク質複合体）の情報を使用し、ホモロジーモデリングを行った結果、出力されたタンパク質複合体立体構造に対して、その結合状態を（４）と同様の方法で最適化する。
（６）複数鎖タンパク質のホモロジーモデリングを行うに際して、（１）で記述されたデータベースを利用して得られた（４）で利用した相互作用の式と、アライメントファイルを用いて、相互作用状態の予測を行う。【００９９】
また、本実施形態によれば、タンパク質−タンパク質複合体立体構造が既知のタンパク質相互作用状態についてデータベース化を全自動で行う。具体的には、以下の（１）〜（３）の処理を行う。
（１）大量の複数鎖タンパク質の立体構造座標ファイルを準備する。
（２）それぞれの複数鎖タンパク質立体構造座標ファイルについて、以下の（ア）〜（イ）の処理を行う。
（ア）異なる鎖間での接触状態を、それぞれのアミノ酸残基に注目し、距離、相対座標のデータを得る。
（イ）複数鎖タンパク質の表面に仮想原子（例えば炭素等）のグリッド点を発生させて、その仮想原子が接触したアミノ酸残基の種類ごとに、その接触個数を得る。さらに複数鎖タンパク質の接触部位にある仮想原子のグリッド点のデータを得る。
（３）得られた大量のデータを、アミノ酸の種類ごとに分けてデータベース化する。データの内容は、以下の（ア）〜（ウ）の３種類である。
（ア）アミノ酸残基対の種類と、三次元相対位置のデータ。
（イ）アミノ酸残基対の種類と、任意の原子間（Ｃα、Ｃβ原子など）の距離分布。
（ウ）アミノ酸残基の種類と、タンパク質表面に現れた個数。接触部位に現れた個数。【０１００】
また、本実施形態によれば、タンパク質−タンパク質複合体立体構造が未知であるタンパク質の相互作用部位の予測を、全自動で行う。具体的には、以下の（１）〜（４）の処理を全自動で行う。
（１）タンパク質表面に仮想原子のグリッド点を発生させる。
（２）アミノ酸残基の種類と、タンパク質表面に現れた個数、接触部位に現れた個数をデータとして含むデータベースから、グリッド点の状態（接触パターン）に適合するデータを検索する。
（３）データ検索の結果得られた数値から下記数式のスコアＳｃｏiを計算する。
【数３１】
0004751822.tif 000032
【数３２】
0004751822.tif 000033
この数式のスコアＳｃｏiにおいて、注目する接触パターンをｉとする。Ｃiは、パターンｉに対するデータベース内での表面グリッド数である。Ｃｏｎiは、接触部位でのパターンｉのカウント数であり、その差である（Ｃi−Ｃｏｎi）の数値は、非接触部位でのカウント数である。
（４）３次元座標にグリッド点の座標と、接触部位予測値（Ｓｃｏi）を記載する。なお、予測値が高いほど接触部位である可能性が高いグリッド点である。【０１０１】
また、本実施形態によれば、立体構造が未知であるタンパク質の相互作用部位の予測を、そのタンパク質の立体構造予測を行った後に、全自動で行う。具体的には、以下の（１）〜（５）の処理を全自動で行う。
（１）立体構造未知のタンパク質のアミノ酸配列から、コンピュータープログラムなどを用いて立体構造を予測し、立体構造を得る。
（２）（１）で得られたタンパク質立体構造の表面に仮想原子のグリッド点を発生させる。
（３）アミノ酸残基の種類と、タンパク質表面に現れた個数、接触部位に現れた個数をデータとして含むデータベースから、グリッド点の状態（接触パターン）に適合するデータを検索する。
（４）データ検索の結果得られた数値から下記数式のスコアＳｃｏiを計算する。
【数３３】
0004751822.tif 000034
【数３４】
0004751822.tif 000035
この数式のスコアＳｃｏiにおいて、注目する接触パターンをｉとする。Ｃiは、パターンｉに対するデータベース内での表面グリッド数である。Ｃｏｎiは、接触部位でのパターンｉのカウト数であり、その差である（Ｃi−Ｃｏｎi）の数値は、非接触部位でのカウント数である。
（５）３次元座標にグリッド点の座標と、接触部位予測値（Ｓｃｏ）を記載する。なお、予測値が高いほど接触部位である可能性が高いグリッド点である。【０１０２】
また、本実施形態によれば、タンパク質−タンパク質複合体立体構造の結合状態未知である複数鎖タンパク質の結合状態を探索する方法に使用したスコア関数において、以下に示す数式に従って、アミノ酸残基対の種類と、任意の原子間（例えばＣαなど）の距離分布のデータベースを使用する。
【数３５】
0004751822.tif 000036
【数３６】
0004751822.tif 000037
【数３７】
0004751822.tif 000038
【数３８】
0004751822.tif 000039
【数３９】
0004751822.tif 000040
【０１０３】
また、本実施形態によれば、結合状態未知である複数鎖タンパク質の結合状態の探索を行う。具体的には、以下の（１）〜（４）で示した処理を行う。
（１）結合状態未知のタンパク質２つについて、それぞれに接触部位予測のコンピュータープログラムを使った処理を行う。
（２）結合状態未知のタンパク質二つの相対位置を変化させ、接触部位予測をよく満たす相対配置を検索する。接触部位予測されたグリッドが実際に接触部位に現れた場合に、そのグリッドのパターンｉでのスコア（Ｓｃｏｉ）を加算する方法でスコア順に並べ替えたデータを得る。
（３）（２）で得られたデータについて、タンパク質二つの相対配置の近いもの同士をクラスタリングする。クラスタリングされたグループ内の最も良いスコアをもつ相対配置を代表として採用する。
（４）クラスタリングされた代表のスコアを比較して、上位１００位に対し、水素結合個数、上記で記載されたスコアの加算を行い、相対配置候補の順番を並べ替え、上位のものを候補構造とする。【０１０４】
また、本実施形態によれば、立体構造および結合状態未知である複数鎖タンパク質の結合状態の探索を全自動で行う。具体的には、以下の（１）〜（５）で示した処理を行う。
（１）立体構造および結合状態未知のタンパク質複合体について、そのアミノ酸配列からコンピュータープログラムなどを用いて立体構造予測を行い、タンパク質複合体立体構造を得る。
（２）（１）で得られたタンパク質複合体立体構造について、それぞれに接触部位予測のコンピュータープログラムを使った処理を行う。
（３）結合状態未知のタンパク質二つの相対位置を変化させ、接触部位予測をよく満たす相対配置を検索する。接触部位予測されたグリッドが実際に接触部位に現れた場合に、そのグリッドのパターンｉでのスコア（Ｓｃｏｉ）を加算する方法でスコア順に並べ替えたデータを得る。
（４）（３）で得られたデータについて、タンパク質二つの相対配置の近いもの同士をクラスタリングする。クラスタリングされたグループ内の最も良いスコアをもつ相対配置を代表として採用する。
（５）クラスタリングされた代表のスコアを比較して、上位１００位に対し、水素結合個数、上記で記載されたスコアの加算を行い、相対配置候補の順番を並べ替え、上位のものを候補構造とする。【０１０５】
また、本実施形態によれば、立体構造既知のタンパク質複合体を参照して立体構造が未知の目的タンパク質複合体のホモロジーモデリングを行うに際して、モデリング前に上記のデータベースとアライメントファイルを用いて、相互作用状態の予測を行う。具体的には、以下の（１）〜（４）で示した処理を行う。
（１）参照タンパク質複合体の結合状態について、上記と類似のスコアの計算を用いる。スコアの計算は、実際に側鎖が接触しているアミノ酸対のみを、下記数式の関数を使用してスコアを加算する。
【数４０】
0004751822.tif 000041
【数４１】
0004751822.tif 000042
【数４２】
0004751822.tif 000043
【数４３】
0004751822.tif 000044
（２）目的タンパク質複合体のアミノ酸配列に従って、アライメントを参照して、（１）で計算したアミノ酸対を目的タンパク質複合体のアミノ酸対に置き換え、スコアの再計算を行う。
（３）（１）で得られたスコアと（２）で得られたスコアとの比を出力する。複合体として存在するために、比の値が大きいほうが望ましい。
【数４４】
0004751822.tif 000045
（４）（３）で得られた比の値を検証例などから算出された任意の比の値を使用して、自然界に存在するかどうかを判定することで、目的の複数鎖タンパク質複合体のホモロジーモデリングを実際にすべきかどうかを決定する。【０１０６】
また、本実施形態によれば、実験により解析されたタンパク質立体構造、及びコンピュータープログラムにより予測されたタンパク質立体構造などの、任意の単数を含む複数鎖のタンパク質立体構造が与えられた場合において、該当タンパク質の立体構造から誘導適合を反映したパラメーターおよび構造変化した立体構造座標を例えば基準振動計算方法や分子動力学計算方法によりあらかじめ算出し、当該パラメーターおよび構造変化した立体構造座標を用いて該当タンパク質と別のタンパク質が結合した場合の相互作用関数を定義し、上記の方法を用いて算出されたタンパク質複合体の結合状態を評価する。【０１０７】
また、本実施形態によれば、３種類のデータベースを作成する。具体的には、アミノ酸残基対の種類と、３次元相対位置のデータをあらわす接触相対配置座標データベースを作成する。また、アミノ酸残基対の種類と、任意の原子間（Ｃα、Ｃβ原子など）の距離分布のデータベースを作成する。さらに、アミノ酸残基の種類と、タンパク質表面に現れた個数、接触部位に現れた個数のデータベースである接触部位グリッドデータベースを作成する。これにより、タンパク質複合体立体構造データベースから作成されるデータベースは、タンパク質−タンパク質相互作用に関与しているアミノ酸残基の側鎖の３次元相対配置を記述することで、アミノ酸側鎖の接触部位での相対配置の傾向を解析することができる。また、接触部位に現れているアミノ酸残基の傾向を記述することで、タンパク質立体構造の３次元座標での接触部位予測におけるスコア関数に利用することができる。また、あるアミノ酸側鎖が、どのようなアミノ酸側鎖と接触しやすいかを統計的に解析して数値化することで、スコア関数に利用することができる。ここで、タンパク質複合体データベースとして、例えばＰＤＢやＰＱＳなどの既存のデータベースを用いてもよく、自分で作成した特定のタンパク質ファミリーの構造を集めた構造データベースを用いてもよい。【０１０８】
また、本実施形態によれば、タンパク質−タンパク質複合体立体構造が未知であるタンパク質の相互作用部位の予測を行うことを目的として、タンパク質立体構造の表面にグリッド点を計算し、作成したデータベースを用いてスコア計算し、接触傾向をグリッド点それぞれについて求める。これにより、入力されたタンパク質立体構造の表面におかれた３次元座標上のグリッド点それぞれにスコアが計算されるので、接触部位になる残基ではなく空間座標を調べることができるため、接触アミノ酸残基のみを予測する手法に比べ、より詳細なデータを作成することができる。【０１０９】
また、本実施形態によれば、結合状態未知である複数鎖タンパク質の結合状態の探索を、上記のスコア関数や、接触部位予測の結果、水素結合個数の計算結果を利用して行う。これにより、結合状態未知のタンパク質複合体の結合状態を、上記のスコア関数や、接触部位予測の結果、水素結合個数において、よい条件で結合している状態を探索することができる。また、タンパク質の全原子について、上記のスコア関数の計算や、接触部位の予測、水素結合個数の計算を行う方法に比べ、計算コストが低いため、高速に計算を行うことができる。【０１１０】
また、本実施形態によれば、個々のタンパク質立体構造が未知であり、タンパク質−タンパク質複合体立体構造も未知であるタンパク質の相互作用部位の予測を行うことを目的として、ホモロジーモデリングを行い、その結果の立体構造の表面にグリッド点を計算し、上記のデータベースを用いてスコアを計算し、接触傾向をグリッド点それぞれについて求める。なお、ホモロジーモデリング後の処理は上記と同じである。【０１１１】
また、本実施形態によれば、立体構造および結合状態未知である複数鎖タンパク質の結合状態の探索を全自動で行う。なお、複数鎖タンパク質のホモロジーモデリング後、上記と同様の方法により結合状態の探索を行う。【０１１２】
また、本実施形態によれば、立体構造既知のタンパク質複合体を参照して立体構造が未知の目的複数鎖タンパク質のホモロジーモデリングを行うに際して、モデリング前に上記のデータベースとアライメントファイルを用いて、相互作用状態の予測を行い、かつ評価を行う。なお、配列アライメントの作成には、各種既存のコンピューターソフトウェアであるＦＡＳＴＡやＩＭＰＡＲＡ、ＣｌｕｓｔａｌＷ、ＨＭＭＥＲ、ＢＩＯＣＥＳなどのアライメント出力結果を用いて複数の各アミノ酸配列末尾（Ｃ末端）の次にアミノ酸記号以外の区切り文字（例えば「Ｕ」等）を付加することで、各鎖間の境界を示すフォーマットを用いてもよい。【０１１３】
また、配列アライメントが記された入力ファイル形式としては、特に制限は無いが、例えば、目的タンパク質を参照タンパク質とアライメントを行った場合、一般式として下記内容を採用してもよい。【０１１４】
具体的には、１行目は＞の後に、目的タンパク質のＩＤを記載する。２行目は目的タンパク質のアミノ酸配列を各タンパク質鎖（ポリペプチド鎖等）の末端残基の次に区切り文字を加えて、すべてのタンパク質鎖について改行なしに記載する。３行目は＞の後に参照タンパク質のＩＤを記載する。４行目は参照タンパク質のアミノ酸配列を、各タンパク質鎖（ポリペプチド鎖等）の末端残基の次に区切り文字を加えて、すべてのタンパク質鎖について改行なしに記載する。ここで、２行目と４行目のアミノ酸配列の並べ方については、前期の如く得られるアライメントを利用し、同一番目の区切り文字の位置は２行目と４行目で常に一致させるのが好ましい。【０１１５】
これを例示すると以下のとおりである。
＞（目的タンパク質のＩＤ）；
（第一鎖の配列）（区切り文字）（第一鎖の配列）（区切り文字）・・・・（区切り文字）（第Ｍ鎖の配列）
＞（参照タンパク質のＩＤ）
（第一鎖の配列）（区切り文字）（第一鎖の配列）（区切り文字）・・・・（区切り文字）（第Ｍ鎖の配列）
なお、括弧は見易くするためのものであり、実際には記載せず、連続した文字列にするのが望ましい。【０１１６】
また、本実施形態によれば、入力されたアライメントファイルに記載された参照タンパク質のＩＤから、参照タンパク質立体構造情報をアミノ酸複合体立体構造データベース（ＰＤＢ等）から取得し、異なるタンパク質間で接触しているアミノ酸残基の対応関係の情報を取得する。なお、参照タンパク質のアミノ酸側鎖の接触判定が正確に行われるようにするために、使用するアミノ酸複合体立体構造データベースは、実験的にタンパク質複合体を形成するタンパク質について、Ｘ線構造解析などの手法により、実験的にその立体構造情報が得られているものが望ましい。そして、得られた接触しているアミノ酸残基の対応関係の情報から、目的タンパク質の接触しているアミノ酸残基の対応関係の情報を作成する。こうして得られた、参照タンパク質と目的タンパク質の異なるタンパク質鎖間での側鎖の接触情報を、上記のデータベースの検索を行い、スコアを上記のスコア関数を使用することで、入力された複数鎖タンパク質のアライメント評価を行う。【０１１７】
また、本実施形態によれば、目的タンパク質をアミノ酸残基の接触を、参照タンパク質のアミノ酸残基の接触状態から予測するという特徴がある。また、アライメントの評価を、アライメントファイルから、ホモロジーモデリングなどの手法によって、目的タンパク質の立体構造が得られていない場合でも、簡便かつ迅速に計算を行うことができる。また、評価の方法として、目的タンパク質のスコアと、参照タンパク質のスコアを同時に出力するため、絶対的な評価と、相対的な評価を行うことができる。参照タンパク質構造データが、実験によって得られたデータであるならば、参照タンパク質のスコアがタンパク質複合体を形成するかの基準となり、参照タンパク質のスコアと目的タンパク質のスコアの比が、目的タンパク質が複合体を形成するかどうかの基準とすることが可能である。【０１１８】
以下に、相互作用部位予測装置１００を用いた実施例を説明する。なお、下記の実施例は、本発明の具体的な認識を得る一助と見るべきであり、本発明の範囲を何ら制限するものではない。
【実施例１】
【０１１９】
（データベース作成の例）
本実施例１では、上述した実施形態のＩに記載された方法に従い、ＰＱＳデータベースを使用して、下記の（１）〜（３）に示すデータベースを作成した。【０１２０】
（１）上述した実施形態のＩ−１における接触相対配置座標データベース（３次元相対位置のデータベース）の作成例
図４では、ＰＨＥ−ＰＨＥの相対配置が３次元で図示されている。【０１２１】
（２）上述した実施形態のＩ−２における距離分布データベースの作成例
ＡＬＡと接触していたアミノ酸残基について、Ｃα間距離における分布を表しているデータベースの一例を図１２に示した。図１２において、一番左の項目はアミノ酸対の組み合わせであり、次に、１Åごとの距離のカテゴリに、ＰＱＳデータベース内でその距離のＣα間距離を持っていた個数を表している。図１２をグラフ化したものが図１３である。また、他のアミノ酸残基についてもグラフ化したものが図１４〜図３３である。【０１２２】
また、このデータを下に、上述した実施形態のＶＩで使用した数式４のＳＣＯi,jを、アミノ酸２０種類×２０種類のマトリクスで図示した（図３４）。図３４において、色が濃いほどＳＣＯi,jのスコアが低い（親和性が高い）ことを表している。【０１２３】
（３）上述した実施形態のＩ−３における接触部位グリッドデータベースの作成例
ＰＱＳデータベースから作成した接触部位グリッドデータベースの一例を図３５に示した。図３５において、左から順に、接触パターン（数式１のｉ）、接触部位グリッドの個数（数式１のＣｏｎi）、表面グリッドの個数（数式１のＣi）、である。
【実施例２】
【０１２４】
（相互作用部位予測の例）
本実施例２では、Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｄａｔａ  ＢａｎｋにＩＤが１ＪＫ３（Ｌａｎｇ，Ｒ．，  Ｋｏｃｏｕｒｅｋ，  Ａ．，  Ｂｒａｕｎ，  Ｍ．，  Ｔｓｃｈｅｓｃｈｅ，  Ｈ．，  Ｈｕｂｅｒ，  Ｒ．，  Ｂｏｄｅ，  Ｗ．，  Ｍａｓｋｏｓ，  Ｋ．：  Ｓｕｂｓｔｒａｔｅ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ  Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｎｔｓ  ｏｆ  Ｈｕｍａｎ  Ｍａｃｒｏｐｈａｇｅ  Ｅｌａｓｔａｓｅ  （Ｍｍｐ−１２）  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｔｈｅ  １．１  Ａ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  Ｊ．Ｍｏｌ．Ｂｉｏｌ．  ３１２  ｐｐ．  ７３１  （２００１））として登録されているタンパク質立体構造情報に対して、上述した実施形態のＩＩに記載された方法に従い、タンパク質相互作用部位の予測を行った。１ＪＫ３は、Ｂａｔｉｍａｓｔａｔと呼ばれる薬剤が結合した状態のマトリックスメタプロテアーゼ−１２（以下ＭＭＰ−１２と略す）のタンパク質である。【０１２５】
ここで、Ｂａｔｉｍａｓｔａｔが結合するサイトが不明であると仮定し、上述した実施形態で説明した方法に従って、相互作用部位、すなわちＢａｔｉｍａｓｔａｔが結合するサイトの予測を行った。まず、上述した実施形態のＩにおけるデータベースを使って、上述した実施形態のＩＩに記載された方法に従い、相互作用部位予測を行った。立体構造モデルに対して、その表面に表面グリッドをｘｙｚ座標に対して１．０Å間隔で発生させた。次に、その表面グリッドすべてに対して、アミノ酸残基の種類・タンパク質表面に現れた個数・接触部位に現れた個数のスコアを、データベース検索により付けた。スコアは数式１に従った。そのスコアが１０．０以上であった表面グリッド点のみにおいてＰＤＢ形式で出力して視覚化したもののうち、相互作用部位周辺を拡大したものが図３６である。なお、図３６では、Ｂａｔｉｍａｓｔａｔも同時に表示している。図３６のグリッド点それぞれについてスコアがついており、そのスコアが高いほど相互作用部位になり易いという情報を持っていることになる。【０１２６】
また、同様の処理により、Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｄａｔａ  ＢａｎｋにＩＤが２ＰＴＣ（Ｍａｒｑｕａｒｔ，  Ｍ．，  Ｗａｌｔｅｒ，  Ｊ．，  Ｄｅｉｓｅｎｈｏｆｅｒ，  Ｊ．，  Ｂｏｄｅ，  Ｗ．，  Ｈｕｂｅｒ，  Ｒ．：  Ｔｈｅ  Ｇｅｏｍｅｔｒｙ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｒｅａｃｔｉｖｅ  Ｓｉｔｅ  ａｎｄ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｐｅｐｔｉｄｅ  Ｇｒｏｕｐｓ  ｉｎ  Ｔｒｙｐｓｉｎ，  Ｔｒｙｐｓｉｎｏｇｅｎ  ａｎｄ  ｉｔｓ  Ｃｏｍｐｌｅｘｅｓ  ｗｉｔｈ  Ｉｎｈｉｂｉｔｏｒｓ  Ａｃｔａ  Ｃｒｙｓｔａｌｌｏｇｒ．，Ｓｅｃｔ．Ｂ  ３９  ｐｐ．  ４８０  （１９８３）），１ＱＰＲ（Ｓｈａｒｍａ，  Ｖ．，  Ｇｒｕｂｍｅｙｅｒ，  Ｃ．，  Ｓａｃｃｈｅｔｔｉｎｉ，  Ｊ．  Ｃ．：  Ｃｒｙｓｔａｌ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｏｆ  ｑｕｉｎｏｌｉｎｉｃ  ａｃｉｄ  ｐｈｏｓｐｈｏｒｉｂｏｓｙｌｔｒａｎｓｆｅｒａｓｅ  ｆｒｏｍ  Ｍｍｙｃｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ  ｔｕｂｅｒｃｕｌｏｓｉｓ：  ａ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌ  ＴＢ  ｄｒｕｇ  ｔａｒｇｅｔ．  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ６  ｐｐ．  １５８７  （１９９８））として登録されている複数鎖タンパク質について、上述した実施形態のＩＩに記載された方法に従い、それぞれタンパク質相互作用部位の予測を行った。【０１２７】
図３７は２ＰＴＣのＥ鎖に対して、相互作用部位予測を行った結果である。灰色のグリッド点が、相互作用部位として予測されたスコアが高かったものである。白いタンパク質分子は２ＰＴＣのＥ鎖である。次に、図３７において２ＰＴＣのＩ鎖も同時に表示した図が図３８である。黒いタンパク質分子が２ＰＴＣのＩ鎖である。【０１２８】
図３９は図３７の一部を別の角度から拡大したものである。図４０は、図３９において２ＰＴＣのＩ鎖（黒）も同時に表示した図である。これらの図を見ると、予測されたグリッド点に、実際に相互作用があることがわかる。同様に、１ＱＰＲの相互作用部位予測の結果を図４１に示す。白いタンパク質分子は１ＱＰＲのＡ鎖である。図４２は、１ＱＰＲのＡ鎖と相互作用部位予測の結果を示した図であり、Ｂ鎖（黒）を同時に表示したものである。図４３および図４４は、１ＱＰＲを別の角度で拡大表示したものである。【０１２９】
本実施例２のように、相互作用部位を予測することで、タンパク質−タンパク質、薬物相互作用部位が分からないものに対して、その部位の推定を高速に行うことが可能である。また、その部分を中心にドラッグデザインを行えば、何らかの効果を示す薬物の開発に効果を期待できる。
【実施例３】
【０１３０】
（立体構造未知のタンパク質複合体のホモロジーモデリングの結果について相互作用部位予測を行う例）
本実施例３では、上述した実施形態のＩＩＩに記載された方法に従い、まず米疾病対策センター（ＣＤＣ）等により公表されたＳＡＲＳ  Ｐｒｏｔｅａｓｅの解読されたゲノム配列から、治療薬に有効なＳＡＲＳウィルスのタンパク質であるＰｒｏｔｅｉｎａｓｅの立体構造をホモロジーモデリング法で予測した。次に、予測されたＰｒｏｔｅａｓｅのタンパク質立体構造に対して、相互作用部位を予測した。【０１３１】
本実施例３におけるＳＡＲＳ  Ｐｒｏｔｅａｓｅの活性部位は、ホモロジーモデリングにおいて参照タンパク質として使用したＰＤＢ  ＩＤが１ＬＶＯ（Ａｎａｎｄ，  Ｋ．，  Ｐａｌｍ，  Ｇ．  Ｊ．，  Ｍｅｓｔｅｒｓ，  Ｊ．  Ｒ．，  Ｓｉｄｄｅｌｌ，  Ｓ．  Ｇ．，  Ｚｉｅｂｕｈｒ，  Ｊ．，  Ｈｉｌｇｅｎｆｅｌｄ，  Ｒ．：  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｏｆ  Ｃｏｒｏｎａｖｉｒｕｓ  Ｍａｉｎ  Ｐｒｏｔｅｉｎａｓｅ  Ｒｅｖｅａｌｓ  Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  Ｃｈｙｍｏｔｒｙｐｓｉｎ  Ｆｏｌｄ  ｗｉｔｈ  ａｎ  Ｅｘｔｒａ  Ａｌｐｈａ−Ｈｅｌｉｃａｌ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｅｍｂｏ  Ｊ．  ２１  ｐｐ．  ３２１３  （２００２））と同じである。【０１３２】
本実施例３において、この活性部位が未知であると仮定して、相互作用部位予測を行った。その予測結果で活性部位を拡大表示した図が図４５である。灰色のグリッド点が、相互作用部位として予測されたスコアが高かったものである。白いタンパク質分子はホモロジーモデリングにより構築されたＰｒｏｔｅａｓｅのタンパク質立体構造である。１ＨＰＧ（Ｎｉｅｎａｂｅｒ，  Ｖ．  Ｌ．，  Ｂｒｅｄｄａｍ，  Ｋ．，  Ｂｉｒｋｔｏｆｔ，  Ｊ．  Ｊ．：  Ａ  ｇｌｕｔａｍｉｃ  ａｃｉｄ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｓｅｒｉｎｅ  ｐｒｏｔｅａｓｅ  ｕｔｉｌｉｚｅｓ  ａ  ｎｏｖｅｌ  ｈｉｓｔｉｄｉｎｅ  ｔｒｉａｄ  ｉｎ  ｓｕｂｓｔｒａｔｅ  ｂｉｎｄｉｎｇ．  Ｂｉｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  ３２  ｐｐ．  １１４６９  （１９９３））を、ホモロジーモデリングによって予測されたＳＡＲＳのＰｒｏｔｅａｓｅのタンパク質立体構造の活性部位と重ね合わせ、そのリガンドを同時に表示した図が図４６である。相互作用部位に、予測されたグリッドが存在していることから、相互作用部位の予測が精度よく行われていることがわかる。【０１３３】
本実施例３のように、立体構造未知のタンパク質に対して相互作用部位予測を行うことは、今後、ＳＡＲＳのウィルスのＰｒｏｔｅｉｎａｓｅに対するドラッグデザインや機能解析などといった分野において非常に重要な役割を果たすものと思われる。
【実施例４】
【０１３４】
（結合状態未知のタンパク質複合体について、結合状態を探索する例）
本実施例４では、様々な複数鎖タンパク質について、上述した実施形態のＩＶに記載された方法に従い、結合状態を探索した。本実施例４では、結合状態が実験的に解析されている構造を使用しているが、結合状態未知と仮定している。【０１３５】
まず、上述した実施形態のＩＩに記載された方法に従い、接触部位予測を行った。それぞれのタンパク質立体構造モデルに対して、その表面に表面グリッドをｘｙｚ座標に対して１Å間隔で発生させた。次に、その表面グリッドすべてに対して、アミノ酸残基の種類・タンパク質表面に現れた個数・接触部位に現れた個数のスコアをデータベース検索により付けた。スコアは数式１に従った。相互作用部位が分かっているものとして、正解相対配置から±３０度範囲内（ただし、Ｚ軸方向は３６０度回転）に、「候補構造個数を４００個」および「４００回スコア変化が無かった場合に乱数移動範囲を１度減らす」という条件で検索を行った。【０１３６】
次に、候補構造４００個について、±５度の範囲内でのクラスタリングを行った。クラスター内の最もスコアがよいものについて、水素結合個数および上述した実施形態のＩ−２におけるデータベース検索による数式２を使用したスコアを計算し、数式３のスコアで並べ替えた。数式３の係数ａおよびｂはそれぞれ、ａ＝１０００、ｂ＝１００００にした。【０１３７】
結果、最もスコアがよかった候補構造と正解構造とのＲＭＳＤ、および候補構造の内で最もＲＭＳＤが小さかったもののＲＭＳＤとその順位を示した図が図４７である。それぞれのＰＤＢについて最もＲＭＳＤが良かったものについて、一方のタンパク鎖に重ね合わせて示した図が図４８〜図５９である。黒いタンパク質分子が正解構造であり、白いタンパク質分子がドッキングを行った結果出力された候補構造のうち、最もＲＭＳＤ値が低かったものである。【０１３８】
これらを見て分かるとおり、タンパク質複合体の結合状態を精度良く予測することができた。本実施例４のドッキングにより、タンパク質の結合状態を正確に予測することで、正確なタンパク質複合体の構築を行うことができた。そのことは、様々なタンパク質複合体に対するドラッグデザインや機能解析などにおいて非常に重要な役割を果たすものと思われる。
【実施例５】
【０１３９】
（立体構造未知のタンパク質複合体のホモロジーモデリングの結果を最適化（ＳＡＲＳ  ｐｒｏｔｅａｓｅダイマー構造））
本実施例５では、まず米疾病対策センター（ＣＤＣ）等により公表されたＳＡＲＳ  Ｐｒｏｔｅａｓｅの解読されたゲノム配列から、治療薬に有効なＳＡＲＳウィルスのタンパク質であるＰｒｏｔｅｉｎａｓｅの複合体の立体構造を複数鎖ホモロジーモデリング法により予測した結果について、その相対配置の最適化を行った。【０１４０】
複数鎖ホモロジーモデリング法による立体構造は、参照タンパク質の相対配置に依存して、目的タンパク質の相対配置が決定している。参照タンパク質と目的タンパク質とアミノ酸配列の差異が、相対配置の差異に影響することが考えられており、目的タンパク質と参照タンパク質の相対配置が異なる可能性が高い。本実施例５では、目的タンパク質の相対配置をより最適化し、安定な構造を求めることを目的とした。【０１４１】
上述した実施形態のＩＩおよびＩＶに記載された方法に従って、以下で説明する手順で、結合部位を特定し、その情報を最もよく満たす相対配置ランクを求め、データベース検索と水素結合の個数によるスコアを計算し、最終候補構造を決定した。【０１４２】
用いたＳＡＲＳウィルスＰｒｏｔｅａｓｅのアミノ酸配列を元にアライメントを行い、ホモロジーモデリング法を用いて立体構造を構築した結果を図６０に示す。【０１４３】
まず、上述した実施形態のＩＩに記載された方法に従い、接触部位予測を行った。図６０の立体構造モデルに対して、その表面に表面グリッドをｘｙｚ座標に対して２Å間隔で発生させた。次に、その表面グリッドすべてに対して、アミノ酸残基の種類・タンパク質表面に現れた個数・接触部位に現れた個数のスコアをデータベース検索により付けた。スコアは数式１に従った。次に、図６０のホモロジーモデリングの結果を初期座標とし、相対位置変化を±１５度に絞り、「候補構造個数を２００個」、「乱数移動範囲を±５度（ただし、Ｚ軸方向は３６０度回転）」および「４００回スコア変化が無かった場合に乱数移動範囲を１度減らす」という条件で検索を行った。【０１４４】
次に、候補構造２００個について、±５度の範囲内でのクラスタリングを行った。クラスター内の最もスコアがよいものについて、水素結合個数および上述した実施形態のＩ−２のデータベース検索により数式２を使用したスコアを計算し、数式３のスコアで並べ替えた。数式３の係数ａおよびｂはそれぞれ、ａ＝２５０，ｂ＝２５００にした。結果、最もスコアがよかった候補構造は、図６１に示した構造であった。【０１４５】
次に、Ｘ線結晶構造解析により実験的に求められたＳＡＲＳウィルスのＰｒｏｔｅａｓｅ（ＰＤＢ  ＩＤ：１Ｑ２Ｗ，  Ｂｏｎａｎｎｏ，  Ｊ．  Ｂ．，  Ｆｏｗｌｅｒ，  Ｒ．，  Ｇｕｐｔａ，  Ｓ．，  Ｈｅｎｄｌｅ，  Ｊ．，  Ｌｏｒｉｍｅｒ，  Ｄ．，  Ｒｏｍｅｒｏ，  Ｒ．，  Ｓａｕｄｅｒ，  Ｍ．，  Ｗｅｉ，  Ｃ．  Ｌ．，  Ｌｉｕ，  Ｅ．  Ｔ．，  Ｂｕｒｌｅｙ，  Ｓ．  Ｋ．，  Ｈａｒｒｉｓ，  Ｔ．：  Ｘ−Ｒａｙ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｓａｒｓ  Ｃｏｒｏｎａｖｉｒｕｓ  Ｍａｉｎ  Ｐｒｏｔｅａｓｅ）との比較検証を行った。相対位置の検証比較は、ＣＡ原子に対する根平均二乗平均（ＲＭＳＤ値）の数値を用いた。ＲＭＳＤ値は小さいほど、１Ｑ２Ｗとの誤差が小さいことを示している。【０１４６】
ホモロジーモデリング法により構築されたモデル構造と、実験により求められたＸ線構造解析による立体構造モデル１Ｑ２Ｗを、Ａ鎖について重ね合わせを行った。この重ね合わせは、Ａ鎖の重ねあわせによるＡ鎖間のＲＭＳＤが最小になるようにしたものである。図６２において、色が濃い方は立体構造モデル１Ｑ２Ｗであり、薄い方はホモロジーモデリング法により構築されたモデル構造である。【０１４７】
次に、Ａ鎖を重ね合わせた状態でＢ鎖間のＲＭＳＤ値を求めた。結果、ＲＭＳＤは４．６８８であった。【０１４８】
同様に、立体構造モデル１Ｑ２Ｗと、相対位置の最適化を行ったモデル構造についても、Ａ鎖同士で重ねあわせを行い、Ｂ鎖間のＲＭＳＤ値を求めた。図６３において、色が濃い方が立体構造モデル１Ｑ２Ｗであり、薄い方は最適化を行った結果のモデル構造である。結果、ＲＭＳＤは３．６４５であった。このことからＲＭＳＤの改善が見られている。【０１４９】
以上の結果、ホモロジーモデリング法により構築されたＳＡＲＳウィルスのＰｒｏｔｅａｓｅ構造を最適化することができた。【０１５０】
新型肺炎である重症急性呼吸器症候群ＳＡＲＳはアジアを中心とした地域で猛威を振るっており、多くの製薬メーカーや研究所などにおいてＳＡＲＳに対抗するためのワクチン開発や治療薬開発が進められている。本実施例５のドッキングにより、相対配置の最適化を行うことで、正確なＰｒｏｔｅｉｎａｓｅダイマー構造の構築を行うことができる。そのことは、ＳＡＲＳのウィルスのＰｒｏｔｅｉｎａｓｅに対するドラッグデザインや機能解析などにおいて非常に重要な役割を果たすものと思われる。
【実施例６】
【０１５１】
（タンパク質複合体ホモロジーモデリングの為のアライメントファイルの評価  その１）
本実施例６では、図６４に示したｔｉｓｓｕｅ  ｐｌａｓｍｉｎｏｇｅｎ  ａｃｔｉｖａｔｏのアミノ酸配列データ（ＢＡＡ００８８１．  ｔｉｓｓｕｅ  ｐｌａｓｍｉｎｏｇｅｎ  ａｃｔｉｖａｔｏｒ  ［Ｈｏｍｏ  ｓａｐｉｅｎｓ］．  Ｉｔａｇａｋｉ，Ｙ．，  Ｙａｓｕｄａ，Ｈ．，  Ｍｏｒｉｎａｇａ，Ｔ．，  Ｍｉｔｓｕｄａ，Ｓ．  ａｎｄ  Ｈｉｇａｓｈｉｏ，Ｋ．  Ｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｉｓｓｕｅ  ｐｌａｓｍｉｎｏｇｅｎ  ａｃｔｉｖａｔｏｒ  ｓｅｃｒｅｔｅｄ  ｂｙ  ｈｕｍａｎ  ｅｍｂｒｙｏｎｉｃ  ｌｕｎｇ  ｄｉｐｌｏｉｄ  ｆｉｂｒｏｂｌａｓｔｓ，  ＩＭＲ−９０  ｃｅｌｌｓ．  Ａｇｒｉｃ．  Ｂｉｏｌ．  Ｃｈｅｍ．  ５５  （５），  １２２５−１２３２  （１９９１））をアライメントプログラムＲＰＳ−ＢＬＡＳＴでＰＤＢデータベースに対して検索し、アライメントを作成した。条件は「Ｅ−ｖａｌｕｅ≦０．００１」である。【０１５２】
次に、その結果から検出された参照タンパク質についての情報をＰＱＳデータベース（ｈｔｔｐ：／／ｐｑｓ．ｅｂｉ．ａｃ．ｕｋ／）から調べ、ホモ（すべての鎖が同じアミノ酸配列であること）何量体であるかの情報から、複数鎖タンパク質を表す配列アライメントを作成した。本実施例６において、ＢＡＡ００８８１のタンパク質立体構造を構築するにあたり、参照タンパク質のアライメント情報が３３個検出された。これらすべてについて立体構造モデルの構築を行うには、非常に多くの計算時間と検証を必要とする。【０１５３】
本実施例６では、その組み合わせのアライメントファイルについて、生物学的に有用であり複合体を形成すると思われるアライメントファイルを選別して順位付けするために、上述した実施形態のＶＩに記載された方法に従い、評価を行った。３３個のアライメントファイルうち、図６５と図６６にその内容の一部を一例として示した。【０１５４】
本実施例６において、それぞれのアライメントファイルに対して、まず、参照タンパク質について、アミノ酸側鎖が異なる鎖間で接触しているものを判定し、その対応関係を調べた。次に、その対応関係の情報から、アライメントファイルで目的タンパク質のアミノ酸配列での同じ位置に存在するアミノ酸残基も、同様に接触しているものとし、その対応関係を決定した。【０１５５】
次に、その対応関係それぞれについて、データベース検索を行いスコアを計算した。このときのスコアは数式４の関数を用いて計算した。図６５に示すアライメントに対するスコアは７．８２５３であり、参照タンパク質とのスコア比は９７．９０８％であった。【０１５６】
一方、図６６に示すアライメントに対するスコアは、１．０６２８であり、参照タンパク質とのスコア比は４０．７８０％であった。【０１５７】
この２例を比較するならば、図６５のアライメントは、図６６のアライメントと比較して、参照タンパク質の接触部位スコアに非常に近い数値を表しており、接触部位のスコアが高いことから、複数鎖タンパク質のホモロジーモデリングを行うのに適したアライメントであるといえる。【０１５８】
現在、様々な生物種の遺伝子の解析が行われており、そのタンパク質立体構造の解析は近年その重要度を増している。中でも複数鎖のタンパク質のホモロジーモデリング法は、そのタンパク質の立体構造を高速に大量に調べる上で、実験的手法（Ｘ線結晶解析等）に比べて、高速、簡便であり、その精度も実験結果と比較しても勝るとも劣らない精度であることから非常に重要な技術となっている。【０１５９】
本実施例６のように、アライメントが多数存在する場合、効率よく生物学的に重要かつ信頼性のあるアライメントを選び出す技術は、複数鎖のタンパク質立体構造解析を効率よく行う上で非常に有効であるといえる。このことから、本発明は、タンパク質に作用するドラッグデザインやスクリーニングといった創薬の分野で重要な役割を果たすものと思われる。
【実施例７】
【０１６０】
（タンパク質複合体ホモロジーモデリングの為のアライメントファイルの評価  その２）
本実施例７では、上述した実施形態のＶＩに記載された方法を使用して、実際に実験的にタンパク質複合体の相互作用の強さを求めて、あるアミノ酸配列に対して検証を行った。実験的に相互作用の強さが求められているため、予測値との比較を行い、その精度を検証するのが目的である。【０１６１】
実験のデータは、論文「Ｊｏｈｎ  Ｒ．  Ｓ．  Ｎｅｗｍａｎ＊  ａｎｄ  Ａｍｙ  Ｅ．  Ｋｅａｔｉｎｇ．  Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｈｕｍａｎ  ｂＺＩＰ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ  ｗｉｔｈ  Ｃｏｉｌｅｄ−Ｃｏｉｌ  Ａｒｒａｙｓ．  Ｓｃｉｅｎｃｅ．  ２００３  Ｊｕｎ  ２７；  ３００（５６２８）：  ２０９７−１０１．  Ｅｐｕｂ  ２００３  Ｊｕｎ  １２．」から得た。検証方法は以下の通りである。【０１６２】
Ｓｔｅｐ１：検証に使用したアミノ酸配列は、上記の論文に記載されている６２個を使用した。それらのアミノ酸配列に対してそれぞれ、アライメントプログラムＰＳＩ−ＢＬＡＳＴを使用してＰＤＢデータベースに対して検索を行い、アライメントを作成した。プロファイル作成にはＮＲデータベースを使用した。条件は、「ｅ−ｖａｌｕｅ＜０．０１」、「ｈｏｍｏｌｏｇｙ＜２０％」、「目的タンパク質アミノ酸配列の５０％以上をアライメントしている。」である。【０１６３】
Ｓｔｅｐ２：あるアミノ酸配列Ａとあるアミノ酸配列Ｂの複合体のアライメントを作成するために、まず、配列Ａを使用してＰＳＩ−ＢＬＡＳＴを行った結果と配列Ｂを使用してＰＳＩ−ＢＬＡＳＴを行った結果の２つに注目した。配列ＡのＰＳＩ−ＢＬＡＳＴの結果において、ｅ−ｖａｌｕｅが上位のものから順に、検出されたＰＤＢ  ＩＤが配列ＢのＰＳＩ−ＢＬＡＳＴの結果でも現れており、かつそのタンパク質鎖の名前が異なるものであるか調べた。この条件に適合するものがあった場合に、それらでタンパク質複合体のアライメントファイルを作成し、それをＡ−Ｂという組み合わせの複合体におけるアライメントとした。【０１６４】
Ｓｔｅｐ３：Ｓｔｅｐ２と同様に、配列ＢのＰＳＩ−ＢＬＡＳＴの結果において、ｅ−ｖａｌｕｅが上位のものから順に、検出されたＰＤＢ  ＩＤが配列ＡのＰＳＩ−ＢＬＡＳＴの結果でも現れており、かつそのタンパク質鎖の名前が異なるものであるか調べ、この条件に適合するものがあった場合には、それらでタンパク質複合体のアライメントファイルを作成した。【０１６５】
Ｓｔｅｐ４：タンパク質複合体のアライメントファイルから、参照タンパク質のスコア、目的タンパク質のスコア、参照タンパク質のスコアを計算し、目的タンパク質のスコアの比（％）を予測値として出力した。【０１６６】
Ｓｔｅｐ５：Ｓｔｅｐ４で計算されたスコア比および論文に記載の相互作用の強さについて、その相関関係を調べた。【０１６７】
この検証法のポイントは、実験で使用した複合体のアミノ酸配列に対して、Ｘ線結晶構造解析が行われているＰＤＢの配列をアライメントすることで、実験で使用した配列のどのアミノ酸残基がタンパク質−タンパク質相互作用部位に来て、どのアミノ酸残基と接触しているかを推測していることである。その推測を元に、Ｘ線結晶構造解析の構造データ（ＰＤＢファイル）のスコアよりどれほど小さくなったのか、どれほど相互作用が弱まったのか、を推測しているのである。以下、実験データの比較について述べる。【０１６８】
図６７は、ｂＺＩＰの実験データを、その相互作用の強さに応じて色分けした図である。相互作用の強さのカテゴリは７段階であり、「１：Ｚスコア＞２０」、「２：Ｚ＞１０」、「３：Ｚ＞５」、「４：Ｚ＞２．５」、「５：Ｚ＞１．５」、「６：Ｚ＜１．０」、「７：ｎｏ  ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ」である。Ｚスコアは、下記の式「Ｚｓｃｏｒｅ」により計算される。なお、「Ｚ＞２．５」の場合には相互作用ありと判定され、「Ｚ＜１．０」の場合には相互作用なしと判定される。
【数４５】
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【０１６９】
図６７において、縦横の項目は、配列の名称と種であり、縦と横の項目が交差している部分がその二つのアミノ酸配列を持つタンパク質複合体の相互作用の強さを色で表している。例えば、縦のＡという配列と、横のＢという配列の交点にある色が黒色だった場合、Ａのアミノ酸配列を持つタンパク質とＢのアミノ酸配列を持つタンパク質が、非常に強い相互作用を示すということを表している。色が濃いものほど、相互作用が強いものであることを示している。【０１７０】
同様の表示形式で、図６８は、上述した実施形態のＶＩに記載された方法に従って計算されたアライメント評価のスコアについて、参照タンパク質のスコアと目的タンパク質のスコアの比を％で分けて、その数値の大きさに応じて色分けしたものである。各所にデータの無い空白部分があるが、その部分のアライメントが得られなかった場所であるためにデータが無いのである。図６７と図６８を比較すると分かる通り、二つの図には相関が見られることが分かる。【０１７１】
次に、図６９は、ある実験値が得られている配列の組み合わせにおいて、その実験値が得られた配列の組み合わせのうち、何％がどのような予測値をとったかをグラフで示した図ある。実際に予測を行う際に重要なのは、「Ｚ＞２．５」で相互作用あり、「Ｚ＜１．０」で相互作用なしという実験結果、という違いを正しく予測できるかということである。【０１７２】
従って、これらを正しく予測するスコア比の閾値（％）を設定するために、様々な閾値でどのように変化するかを図７０で検証した。図７０を見ると、閾値５０％では、相互作用をしない「Ｚ＜１．０」の項で、その７４％がスコア比５０％未満に存在し、一方、相互作用ありの「Ｚ＞２．５」の項で、その３４％がスコア比５０％未満に存在していた。つまり、本実施例７では、相互作用の有無を５０％の閾値で判定する予測方法が有効であると思われる。
【実施例８】
【０１７３】
（単数鎖のタンパク質立体構造が与えられた場合の、該当タンパク質と別のタンパク質との複合体の結合状態の評価）
実験により解析されたタンパク質の立体構造およびコンピュータプログラムにより予測されたタンパク質の立体構造などの任意の数鎖を含むタンパク質の立体構造が与えられた場合、基準振動計算方法や分子動力学計算方法により、当該タンパク質の立体構造から、誘導適合を反映したゆらぎパラメータおよび構造変化を算出し、それら算出結果を用いて当該タンパク質と別のタンパク質が結合した複合体の立体構造を予測した。【０１７４】
タンパク質複合体の立体構造出題データには、ＣＡＰＲＩ（Ｃｒｉｔｉｔａｌ  Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  ｏｆ  ＰＲｅｄｉｃｔｅｄ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ）のＴａｒｇｅｔ  １８を用いた。ＣＡＰＲＩはタンパク質の単体立体構造から複合体の立体構造を予測する国際コンテストで、Ｔａｒｇｅｔ  １８はそのＲｏｕｎｄ  ５での出題である。タンパク質複合体の予測データはホームページ（ｈｔｔｐ：／／ｃａｐｒｉ．ｅｂｉ．ａｃ．ｕｋ／ｒｏｕｎｄ５／ｒｏｕｎｄ５．ｈｔｍｌ）からダウンロードした（現在はデータのロードはできない）。このデータを用いて、Ａｓｐｅｒｇｉｌｌｕｓ  ｎｉｇｅｒ  Ｘｙｌａｎａｓｅ−Ｔｒｉｔｉｃｕｍ  Ａｅｓｔｉｖｕｍ  Ｘｙｌａｎａｓｅ  Ｉｎｈｉｂｉｔｏｒ  Ｉの複合体の立体構造を予測した。【０１７５】
Ｘｙｌａｎａｓｅ側の立体構造主題データは、Ｘｙｌａｎａｓｅの４量体のＸ線結晶解析データとして、ＰＤＢに登録されている（ＰＤＢ  ＩＤ：１ＵＫＲ）。Ｘｙｌａｎａｓｅ側の結合部位を予測する際、ＸｙｌａｎａｓｅはＩｎｈｉｂｉｔｏｒとの相互作用で誘導適合することが考えられる。そこで、国際公開第２００２／０５７８５４（ＷＯ  ２００２／０５７８５４）号パンフレット（ＰＣＴ／ＪＰ２００２／０００２８６、「誘導適合を含めたタンパク質の立体構造構築方法およびその利用」）に記載の方法を適用した。【０１７６】
すなわち、Ｘｙｌａｎａｓｅのまわりに発生させた水分子について、タンパク質の中でＭＳＡＳの値が３０％以上のアミノ酸残基により形成される３．５Å以内の表面に存在する水分子をベンゼンで置換した。しかし、ベンゼン同士が１．５Å以内になる場合は、水分子のベンゼンへの置換は行わない。次に、Ｘｙｌａｎａｓｅとベンゼンを含む系の周囲に水分子を充分発生させ、分子力学計算による擬似水溶液中での系の最適化を１００ステップ行った。その計算にはタンパク質Ｃα原子のｘｙｚ座標に３００ｋｃａｌ／ｍｏｌ／Åの拘束をかけた。続いて、Ｘｙｌａｎａｓｅ単体での基準振動解析計算を行い、それら二面体角の揺らぎデータに基づいて、Ｘｙｌａｎａｓｅ主鎖に二面体角の拘束をかけた擬似水溶液中での分子動力学計算を２００ｐｓ（ピコ秒）間行った。その際、二面体角の拘束値の最大を１００ｋｃａｌ／ｍｏｌ／Ｒａｄｉａｎに設定した。計算では１０ｐｓごとのスナップショット、すなわち２０個のＸｙｌａｎａｓｅの立体構造が求まるが、それらスナップショットについて閾値を６Åとしたベンゼンのクラスタリング化を行い、クラスター数が最も多いスナップショットをＸｙｌａｎａｓｅ  Ｉｎｈｉｂｉｔｏｒとの複合体を予測する構造として採用した。また、Ｘｙｌａｎａｓｅ  ＩｎｈｉｂｉｔｏｒについてもＸｙｌａｎａｓｅと同じ方法で相互作用結合部位を検索したが、Ｘｙｌａｎａｓｅ  Ｉｎｈｉｂｉｔｏｒの出題立体構造がＸｙｌａｎａｓｅとの複合体から得られたＸ線結晶解析データであるので、Ｉｎｈｉｂｉｔｏｒのｘｙｚ座標を完全に固定し、ベンゼンだけをフリーにした擬似水溶液中での分子動力学計算を行った。【０１７７】
Ｘｙｌａｎａｓｅとベンゼンの系では、クラスターは楕円球と表現でき、座標の固有値問題を解くことにより、ベンゼンクラスターの長短方向が求められる。また、Ｘｙｌａｎａｓｅ  Ｉｎｈｉｂｉｔｏｒとベンゼンの系でも同様である。ＸｙｌａｎａｓｅとＸｙｌａｎａｓｅ  Ｉｎｈｉｂｉｔｏｒのベンゼンクラスターそれぞれは、直交した右手系の座標軸としてフィッティングすることができる。２つの右手座標系でのフィッティングは２４通りになるので、Ｘｙｌａｎａｓｅのベンゼンクラスター３個とＩｎｈｉｂｉｔｏｒのクラスター６個とのすべてのフィッティングでＸｙｌａｎａｓｅ−Ｘｙｌａｎａｓｅ  Ｉｎｈｉｂｉｔｏｒの初期複合体立体構造を４３２（３×６×２４）通り発生させた。このうち、ＸｙｌａｎａｓｅとＸｙｌａｎａｓｅ  Ｉｎｈｉｂｉｔｏｒの分子間衝突が少ない２０の複合体を候補とした。【０１７８】
これら２０個のＸｙｌａｎａｓｅ−Ｘｙｌａｎａｓｅ  Ｉｎｈｉｂｉｔｏｒ複合体予測データに対して、相互作用部位の予測方法（プログラム）を用いて、タンパク質双方の相対配置を変化させ、ドッキング状態判定スコアを参考にしてＸｙｌａｎａｓｅ−Ｘｙｌａｎａｓｅ  Ｉｎｈｉｂｉｔｏｒ複合体予測座標データを求めた。それら立体構造予測結果と、ＣＡＰＲＩ  Ｒｏｕｎｄ５の締め切り後に公開されたＸｙｌａｎａｓｅ−Ｘｙｌａｎａｓｅ  Ｉｎｈｉｂｉｔｏｒ複合体のＸ線結晶解析データ（ＰＤＢ  ＩＤ：１Ｔ６Ｇ）について、Ｘｙｌａｎａｓｅ部分（下側）をＲＭＳフィットしたときのＸｙｌａｎａｓｅ  Ｉｎｈｉｂｉｔｏｒ（上側）の立体配置の一つを図７４に示す。図７４に示すように、Ｘｙｌａｎａｓｅのドッキング部位が正確に予測されていることがわかる。
【産業上の利用可能性】
【０１７９】
以上のように、本発明にかかる相互作用部位予測装置、相互作用部位予測方法、プログラム、および記録媒体は、より真に近いタンパク質−タンパク質複合体立体構造を予測したり、相互作用部位を予測したりする。従って、本発明は、医農薬分子の設計に極めて有用である。また、本発明は、タンパク質−タンパク質複合体立体構造をについて大量にホモロジーモデリングを行う際に、きわめて有効である。【０１８０】
また、本発明は、医農薬の分子設計などを中心に、生物情報の解析を行う分野（バイオインフォマティクス）において、極めて有用であると考えられる。そして、本発明は、産業上多くの分野、特に医薬品、食品、化粧品、医療、構造解析、機能解析などの分野で広く実施することができ、故に極めて有用である。
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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【図６２】
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【図６３】
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【図６４】
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【図６５】
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【図６６】
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【図６７】
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【図６８】
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【図６９】
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【図７０】
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【図７１】
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【図７２】
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【図７３】
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【図７４】
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